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基于深度學習的音頻對齊的研究與實現

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基于深度學習的音頻對齊的研究與實現
論文目錄
 
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-11頁
第一章 緒論第11-17頁
  1.1 研究背景和意義第11-12頁
  1.2 當前研究現狀第12-14頁
  1.3 論文工作與結構第14-17頁
第二章 研究對象與方法第17-33頁
  2.1 音樂基本知識第17-20頁
    2.1.1 樂理基礎第17-19頁
    2.1.2 音樂的表現形式第19-20頁
  2.2 深度學習技術第20-28頁
    2.2.1 深度學習概述第20-22頁
    2.2.2 循環神經網絡第22-24頁
    2.2.3 卷積神經網絡第24-25頁
    2.2.4 深度神經網絡的訓練第25-28頁
  2.3 神經網絡中的注意力機制第28-31頁
    2.3.1 編碼解碼模型第28頁
    2.3.2 注意力機制第28-31頁
  2.4 本章小結第31-33頁
第三章 用于對齊的特征參數提取第33-45頁
  3.1 MIDI文件特征序列提取第33-36頁
    3.1.1 MIDI格式的組成第34-35頁
    3.1.2 MIDI事件第35頁
    3.1.3 MIDI時間單位的換算第35頁
    3.1.4 音符矩陣的獲取第35-36頁
  3.2 音頻信號的時頻域特征第36-38頁
    3.2.1 音頻信號的時域特征第36-37頁
    3.2.2 音頻信號的頻域特征第37-38頁
  3.3 數據處理與音頻特征參數提取第38-45頁
    3.3.1 音頻短時處理第38-41頁
    3.3.2 音頻特征參數提取第41-45頁
第四章 音頻音高和Onset序列的提取與模型建立第45-57頁
  4.1 基于音頻信號的音高提取第45-49頁
    4.1.1 基于雙向LSTM的網絡模型第45-48頁
    4.1.2 基于卷積神經網絡模型第48-49頁
  4.2 音頻信號的音符端點提取第49-53頁
    4.2.1 基于雙向LSTM的網絡模型第50頁
    4.2.2 融合注意力機制的BLSTM網絡模型第50-52頁
    4.2.3 基于注意力機制的CNN-BLSTM網絡第52-53頁
  4.3 音頻特征序列提取結果與分析第53-55頁
    4.3.1 評價標準第53-54頁
    4.3.2 結果與分析第54-55頁
  4.4 本章小結第55-57頁
第五章 音頻與MIDI的對齊及結果分析第57-69頁
  5.1 用于序列對齊的動態時間規整方法第57-60頁
    5.1.1 動態規劃第57-58頁
    5.1.2 動態時間規整算法第58-59頁
    5.1.3 改進的動態時間規整算法第59-60頁
  5.2 對齊結果評價指標第60-61頁
  5.3 實驗與結果分析第61-67頁
    5.3.1 對齊模型設置第61-65頁
    5.3.2 音頻與MIDI對齊結果與分析第65-67頁
  5.4 本章小結第67-69頁
第六章 總結與展望第69-71頁
  6.1 工作總結第69-70頁
  6.2 工作展望第70-71頁
參考文獻第71-75頁
致謝第75頁

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