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ファイル	フォーマット	サイズ	閲覧回数	説明
gradcis_13_15t2011	pdf	1.05 MB	108

論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	Singer Identification of Pop Music with Singing-voice Separation by RPCA
著者	著者名 Lu, Xing
言語	eng
ISSN	24321192
DOI	https://doi.org/10.15002/00021518
出版者	法政大学大学院情報科学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
巻	13
開始ページ	1
終了ページ	6
発行年	2017-03-31
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	Music Separation
	RPCA
	Singer Identification
	GMM
抄録	Singer identification is important in music organizing and retrieving. However, in many cases, the correct rate of singer identification system is not high enough. In this paper, we propose an effective system of singer identification with human voice separated from original music. The first part of this research is music separation, and we would like to use Robust principal component analysis (RPCA) to solve this problem with its high performance. After the clear enough human voices are extracted, we can proceed to the second part, singer identification. At this stage, the Linear Predictive Coding (LPC) method was chosen as the experimental method. When we finish extracting the LPC features, the singer would be identified by Gaussian Mixture Model (GMM). MATLAB is used to the singer identification algorithm.
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA12746425
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編 ＞ 13

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