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基于TVF-EMD的乐器音质特征分析方法及其应用

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：danxiaoni

【摘 要】

：

音质(Timbre)是音乐感知和言语识别的重要线索。传统音质分析方法无法同时获取理想的时间分辨率和频域分辨率,对音频的非平稳特性没有很好地处理。本文采用时变滤波经验模态

【作 者】

：

李海峰 孙聪珊 马琳 薄洪健 徐忠亮 

【机 构】

：

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,深圳航天科技创新研究院,东北林业大学信息与计算机工程学院

【出 处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

音质 时变滤波经验模态分解 希尔伯特频谱分布特征 希尔伯特轮廓特征 乐器分类 timbretime varying filtering based EMDHil 

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFC0806800),国家自然科学基金项目(61671187),中国博士后科学基金资助项目(2019M663095),深圳市基础研究项目(JCYJ20180507183608379),深圳市创新环境建设计划重点实验室项目(ZDSYS201707311437102),应用基础研究项目(CJN13J004)

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音质(Timbre)是音乐感知和言语识别的重要线索。传统音质分析方法无法同时获取理想的时间分辨率和频域分辨率,对音频的非平稳特性没有很好地处理。本文采用时变滤波经验模态分解(Time Varying Filtering based EMD,TVF-EMD)方法提取音频的固有模态函数用于希尔伯特变换,并构建了音质的希尔伯特频谱分布特征和希尔伯特轮廓特征。在乐器分类问题中,将提取的两类音质特征与Mel倒谱系数特征(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCCs)有效结合,然

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