音楽におけるボーカル検出とサポートベクターマシン

多声音楽信号におけるボーカル領域の自動検出のための統計的学習アプローチを提案します。大量の特徴セットに基づくサポートベクターモデルを使用して、伴奏された歌声と純粋な楽器部分を区別します。隠れマルコフモデルを用いた事後確率の時間的平滑化を提案し、セグメンテーションシーケンスを手動注釈の精度に適合させるのに役立てます。著作権フリーの公共音楽コーパスに関する定量的結果は、82%の分類精度を示しています。