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Multipitch Analysis and Tracking for Automatic Music Transcription

Baumgartner, Richard 21 May 2004 (has links)
Music has always played a large role in human life. The technology behind the art has progressed and grown over time in many areas, for instance the instruments themselves, the recording equipment used in studios, and the reproduction through digital signal processing. One facet of music that has seen very little attention over time is the ability to transcribe audio files into musical notation. In this thesis, a method of multipitch analysis is used to track multiple simultaneous notes through time in an audio music file. The analysis method is based on autocorrelation and a specialized peak pruning method to identify only the fundamental frequencies present at any single moment in the sequence. A sliding Hamming window is used to step through the input sound file and track through time. Results show the tracking of nontrivial musical patterns over two octaves in range and varying tempos.
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Estimation de fréquences fondamentales multiples en vue de la séparation de signaux de parole mélangés dans un même canal

Signol, François 14 December 2009 (has links) (PDF)
Cette thèse propose un algorithme d'estimation de F0 multiples (AEP) pour la parole superposée. Il s'appuie sur deux familles de peignes spectraux nommées Peignes à Dents Négatives (PDN) et Peignes à Dents Manquantes (PDM). Le produit scalaire entre un spectre d'amplitude et un peigne spectral produit une fonction de pitch qui quanti fie la force de la structure harmonique d'une fréquence donnée. Les fonctions de pitch contiennent des pics parasites provoquant des erreurs d'estimation de F0. La combinaison des fonctions de pitch de chaque PDN et PDM permet d'atténuer ces pics parasites. Cette combinaison est nommée principe de Peigne à Suppression Harmonique (PSH). Deux implémentations du principe de PSH sont décrites dont une est évaluée de manière comparative à d'autres algorithmes existant dans les situations monopitch et bipitch. Quatre méthodologies sont proposées. Les performances obtenues sont largement à la hauteur de l'état de l'art (10% d'erreurs grossières en bipitch). Cette évaluation a permis de mettre en évidence l'influence critique de la décision voisé/non-voisé sur les taux d'erreurs.
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Monaural Speech Segregation in Reverberant Environments

Jin, Zhaozhang 27 September 2010 (has links)
No description available.
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Pitch tracking and speech enhancement in noisy and reverberant environments

Wu, Mingyang 07 November 2003 (has links)
No description available.

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