张旭龙
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 供职机构：复旦大学计算机科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 用于检测音乐借用中短相似片段的方法（英文）
- 2019年
- 首次提出了一种基于换位不变交叉相似度矩阵和改进稀疏交叉递推图的短相似片段检测算法.为了构造相似度矩阵,采用了能够抵抗单帧噪声和不准确度的中心加权扩展特征.然后结合全局稀疏阈值策略和局部稀疏阈值策略的优点,建立了一个混合稀疏交叉递推图,以获得更精确的相似片段位置.实验结果证实了该方法的有效性,特别是对于较短的相似片段.
- 高永伟沈迤淳吴益明张旭龙于帅李伟
- 关键词：相似矩阵
- 数据增强基础上使用卷积神经网络进行闻诊（英文）被引量：8
- 2019年
- 声学分析具有客观、非侵入、成本低等优点,在临床嗓音分析方面有着很大的应用潜力.闻诊是传统的中医四诊之一.我们尝试使用分析声学信号的方式将受试者的症状判别为体实或体虚,也就是较为初级的闻诊,因此提出了一种在数据增强基础上使用卷积神经网络(DACNN)进行闻诊的方法.该方法的思想是使用数据增强的方式缓解闻诊数据中常出现的数据不平衡的问题,以及借助卷积神经网络从输入音频上“自动”提取一些能区分体质的抽象特征.实验数据集包含959个发声片段(346个男声片段与613个女声片段),由两名经验丰富的中医进行虚实标记.实验结果证明了数据增强的有效性.此外,我们还将提出的模型与传统方法做了对比,使用DACNN,女性和男性受试者分别达到了97.25%和95.12%的体质判别准确率,这个结果相对于传统方法,有1%~10%的提升.实验结果表明,DACNN对于客观化闻诊是有帮助的.
- 江益靓张旭龙邓晋张文强李伟
- 关键词：声学分析中医闻诊卷积神经网络
- 基于U-Net和BGRU-RNN的实用歌声检测系统被引量：1
- 2019年
- 提出了一个基于U-Net和BGRU-RNN的实用的歌声检测方法。它包含三个步骤:歌声分离、特征提取和模式识别。首先使用深度U-Net网络对混合信号进行歌声分离(Singing Voice Separation,SVS);然后融合MFCC、Mel-filter Bank、LPCC和Chroma作为特征;考虑到音频混合信号在时序上的强相关性,采用BGRU-RNN分类器进行建模。实验表明,该方法在RWC-Pop数据集上与业界最高水平相当。
- 陈志高张旭龙肖寒肖川
- 流行音乐主旋律提取技术综述被引量：9
- 2017年
- 旋律是最重要的音乐要素之一,多应用于音乐内容分析、音乐创作、音乐教育、抄袭检测等方面。主旋律提取旨在从一段音乐中自动估计对应于主旋律单音音符序列的音高或基频。流行音乐一般属于复杂的多音音乐,因此主旋律提取面临着许多挑战。综述了主旋律提取的研究背景,将主旋律提取的典型方法分别从基于音高显著度、基于声源分离以及其他方法3个类别进行了阐述,最后介绍了主旋律提取的评价指标以及研究进展。
- 李伟冯相宜吴益明张旭龙
- 关键词：音乐信息检索
