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音频信号分离与分类:综述论文

摘要

音乐信号的特征并不仅仅是因为其他混合音频信号。混合音频信号包含音乐信号与语音信号、语音甚至背景噪声混合。因此，混合信号需要单独分类。研究人员开发了许多算法来解决这个问题，同时考虑到音乐信号的特征:音色、和声、音高、响度等。ICA(独立分量分析)算法基于盲源分离，HSS(谐波结构稳定)，“SOSM”方法(二阶统计测量方法)，基于正弦参数的音频分类使用FDMSM等混合信号分类算法。本文着重介绍了这些现有方法及其实验结果。

西尔克·斯米塔，莎米拉·比斯瓦斯，桑迪普·辛格·索兰基

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