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在音樂信息檢索領(lǐng)堿，主旋律的提取是一項(xiàng)非常困難的工作。復(fù)調(diào)音樂中的不冋同聲源相互影響，導(dǎo)致主旋律音高序列不連續(xù)，使旋律原始音高準(zhǔn)確率降低。針對(duì)這一問題，設(shè)計(jì)了増強(qiáng)音高顯著性表示和自動(dòng)旋律跟蹤的 CNN-CRF模型。為了更妤地提取諧波信息，提岀利用結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來加強(qiáng)SF-NMF計(jì)算的初始顯著性表示，并在動(dòng)態(tài)規(guī)劃框架下結(jié)合旋律特征和音高的平滑約束條件在音高空間尋找最優(yōu)的演變路徑。實(shí)驗(yàn)表明，所提方法得到了較好的旋律提取結(jié)釆，且在兩個(gè)測試數(shù)據(jù)集上的原始音高準(zhǔn)確率均高于其他參考方法，通過對(duì)比不同輸入驗(yàn)證了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能加強(qiáng)顯著性表示并彌補(bǔ)SF-NMF對(duì)音高的誤判。
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