[发明专利]乐器音色迁移下的人声音色相似性度量方法有效
| 申请号： | 201810105191.6 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108417228B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 余春艳;齐子铭;刘煌;张栋 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G10L25/81 | 分类号： | G10L25/81;G10L15/06;G10L15/16;G10L21/0224;G10L21/0232;G10L21/0272;G10L25/18;G10L25/24;G10L25/30 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种乐器音色迁移下的人声音色相似性度量方法。该方法首先计算数据量充分且均衡的乐器数据集音频的对数梅尔频谱特征，得到特征矩阵，用乐器数据训练深度卷积神经网络模型，得到训练好的深度卷积神经网络模型；接着对数据量不充分、不均衡的人声音频数据集，用同样的方法计算得到它的对数梅尔频谱特征，再采用基于迁移学习的微调方法对已训练好的深度卷积神经网络模型进行微调，得到人声音色的表征模型，模型的输出则为人声的音色向量，最后通过计算音色向量之间的余弦相似度，可实现人声音色的相似性度量。 | ||
| 搜索关键词： | 乐器 音色 迁移 人声 相似性 度量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种乐器音色迁移下的人声音色相似性度量方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：获取乐器音频文件，构建并训练深度卷积神经网络模型，得到训练好的IDCNN模型；步骤S2：获取人声清唱音频文件，用人声音频数据微调训练好的IDCNN模型，得到人声音色的表征模型HDCNN，HDCNN模型输出人声的音色向量；步骤S3：计算不同音色向量之间的余弦度，得到不同人声音色之间的相似性。
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