基于串联两阶段的单通道歌声增强算法

根据歌声拥有不同于谐波乐器和打击乐器信号的波动性特征,提出一个串联两阶段的单通道歌声增强算法.在这个框架下,首先用稀疏低秩矩阵分解技术RPCA对混合信号的频谱图进行分解,得到了低秩的背景音乐和稀疏的歌声部分.在这种强假设下,低音架子鼓等打击乐器容易被错分到稀疏的部分,但其重复性又比歌声强,因此,在第二阶段引入REPET源分离技术进一步提取打击乐器的成分,从而得到更为纯净的歌声.在公开的数据集MIR-1K上进行实验,结果表明,与其他三种算法相比,我们提出的方法能够提高分离的性能.