基于置信测度的GMM模型适配算法在音乐分割中的应用
【摘要】:本文提出了一种基于置信测度的自适应模型适配算法用于音乐分割。在传统的音乐分割算法基础上,通过置信测度选择可靠的数据进行模型的在线适配,获得跟待分割的音乐信号更匹配的声乐/非声乐模型,从而提高音乐分割的准确率。相对于传统的算法,该算法在错误率、虚警率和漏报率几个指标上分别有18%、10%和20%相对改善。
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