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國立臺北科技大學 電子工程系 蔡偉和所指導 詹允崴的 基於非督導式類別漸增學習方法之歌唱者識別 (2021),提出卡拉ok包廂關鍵因素是什麼,來自於身份識別、歌手識別、深度學習、卷積神經網路、梅爾倒頻譜係數。

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基於非督導式類別漸增學習方法之歌唱者識別

為了解決卡拉ok包廂的問題,作者詹允崴 這樣論述:

本論文針對卡拉OK包廂的使用情境下,探討歌唱者身份識別(歌手識別)問題,以提供個人化服務。考慮傳統身份識別大多基於督導式的學習,需要大量的標記資料來進行訓練系統,才能使系統完善,但這對於使用者來說,往往十分的不便。因此本論文嘗試非督導式的學習方式,不需要求使用者事先註冊並提供歌聲來訓練系統,而是讓系統自行學習分辨不同人的歌聲。其運作方式是從一個用戶開始,透過歌手確認機制來判斷是否有新的使用者,每當發現新的使用者歌唱,則增加一位用戶,依此逐步進行,因此不需要求用戶註冊並提供歌聲,而是系統暗地取得用戶歌聲。實驗中我們將歌唱者的聲音以卷積神經網路訓練出身份識別模型,在所收集之5名受測者的資料庫中進

行測試,透過非督導式類別漸增學習的方法來進行身份辨別,經改善後可將識別準確率由原先的78.26%提升至86.59%,並接近了一般督導式歌手識別的87.125%準確率。