音频旋律识别模型的训练方法、音频处理方法及相关设备.pdf
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音频旋律识别模型的训练方法、音频处理方法及相关设备.pdf
本申请实施例公开了一种音频旋律识别模型的训练方法、音频处理方法及相关设备,该方法包括:获取样本数据集,样本数据集包括多组音频数据,每组音频数据包括原唱歌曲数据、原唱歌曲数据的翻唱歌曲数据、除原唱歌曲数据和翻唱歌曲数据以外的其他歌曲数据三类歌曲数据,且每类歌曲数据有各自的歌曲标注数据;从每组音频数据中提取每一类歌曲数据的频谱峰值特征向量和无关特征向量,对频谱峰值特征向量和无关特征向量进行拼接处理,得到每一类歌曲数据的目标特征向量;将每一类歌曲数据的目标特征向量和歌曲标注数据输入神经网络模型进行训练,得到音频
音频处理模型的训练方法及装置、音频处理方法及装置.pdf
本公开关于一种音频处理模型的训练方法及装置、一种音频处理方法及装置。音频处理模型的训练方法包括:获取纯净音频信号的幅度谱和带噪音频信号的幅度谱;将带噪音频信号的幅度谱分成多个频段,得到带噪音频信号的多个频段的幅度谱;通过音频处理模型中的多个卷积神经网络预测与带噪音频信号的所述多个频段中的每个频段的幅度谱相应的降噪幅度谱,得到多个频段的降噪幅度谱;基于所述多个频段的降噪幅度谱获得降噪音频信号的幅度谱;通过将纯净音频信号的幅度谱与预测出的降噪音频信号的幅度谱进行比较来调整音频处理模型的参数,从而提高音频处理模
音频处理模型训练方法、装置、设备和介质.pdf
本发明实施例涉及一种音频处理模型训练方法、装置、设备和介质。该方法包括:获取初始音频数据;基于所述初始音频数据确定目标时域数据和目标频域数据;基于所述目标时域数据和所述目标频域数据,对预设模型进行训练,生成音频处理模型。通过上述技术方案,实现了同时利用音频数据的时域特征和频域特征对音频处理模型进行训练,提高了音频处理模型的精度。
音频降噪方法和音频降噪模型的训练方法.pdf
本发明实施例公开了一种音频降噪方法和音频降噪模型的训练方法。该方案可以获取待降噪音频信号,对待降噪音频信号进行处理以获得频谱特征,将频谱特征输入卷积网络模型进行处理,以获得频谱卷积特征,将频谱卷积特征输入循环网络模型进行处理,以获得目标频谱或目标频谱掩码,对目标频谱进行处理,以获得目标音频信号;或使用目标频谱掩码对待降噪音频信号进行处理,以获得目标音频信号。本申请实施例通过将神经网络结构应用于K歌录制的歌声降噪,从而在对带噪歌声进行有效降噪的同时,也能很好地保持歌声原本的信号结构,避免了降噪后明显的听感失
音频处理方法和音频处理装置以及训练方法.pdf
本申请描述了音频处理方法和音频处理装置以及训练方法。根据本申请的实施方式,重音识别器用于从多个音频帧中识别重音帧,产生包括针对多个音频帧的重音和/或非重音判定的概率得分的重音序列。然后速度估计器用于基于重音序列来估计多个音频帧的速度序列。所述实施方式可以很好地适应于速度的变化,并且可以进一步用于正确地跟踪拍子。