An effective framework for speech and music segregation
المؤلفون المشاركون
Irtaza, Aun
Javed, Ali
Sajid, Sidra
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 4 (31 يوليو/تموز 2020)، ص ص. 507-514، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-07-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Speech and music segregation from a single channel is a challenging task due to background interference and intermingled signals of voice and music channels.
It is of immense importance due to its utility in wide range of applications such as music information retrieval, singer identification, lyrics recognition and alignment.
This paper presents an effective method for speech and music segregation.
Considering the repeating nature of music, we first detect the local repeating structures in the signal using a locally defined window for each segment.
After detecting the repeating structure, we extract them and perform separation using a soft time-frequency mask.
We apply an ideal binary mask to enhance the speech and music intelligibility.
We evaluated the proposed method on the mixtures set at -5 dB, 0 dB, 5 dB from Multimedia Information Retrieval-1000 clips (MIR-1K) dataset.
Experimental results demonstrate that the proposed method for speech and music segregation outperforms the existing state-of-the-art methods in terms of Global-Normalized-Signal-to-Distortion Ratio (GNSDR) values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sajid, Sidra& Javed, Ali& Irtaza, Aun. 2020. An effective framework for speech and music segregation. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 4, pp.507-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430886
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sajid, Sidra…[et al.]. An effective framework for speech and music segregation. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 4 (Jul. 2020), pp.507-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430886
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sajid, Sidra& Javed, Ali& Irtaza, Aun. An effective framework for speech and music segregation. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 4, pp.507-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1430886
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 513-514
رقم السجل
BIM-1430886
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر