音樂歌手辨識
關鍵字： 深度學習 聲音訊號處理
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作品簡介：
此作品為課程專題。
有別於在資料庫中利用特徵搜尋已存在的歌曲與對應演唱歌手，本作品每位歌手僅有數10首歌曲作為參考資料，需預測不存在資料庫中的新歌曲為哪位歌手演唱。
預測流程
透過將歌曲拆分並轉換為時頻圖(spectrogram)，再以卷積神經網路預測該段歌曲的演唱歌手。
網路模型架構
利用簡易的卷積神經網路來進行預測，輸入為一張時頻圖，輸出為時頻圖屬於10位歌手的相對應機率。
投票機制
由於歌曲具有長度不一的特性，因此將歌曲拆分為細小段落，分別預測；最後再綜合結果，以投票方式，將最高票的歌手作為最終預測結果。
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