Descrever Voz em Sinais de Música

Descrever Voz em Sinais de Música

Pedro Luís Allegro

Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Rua Roberto Frias, s/n, 4200-465 Porto, Portugal

Fevereiro de 2008

Descrever Voz em Sinais de Música

Pedro Luís Allegro

Aluno de Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Trabalho realizado no âmbito da disciplina de Preparação da Dissertação,

do 1º semestre, do 5º ano, do Mestrado Integrado em Eng. Electrotécnica e

de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

leccionada por José António Ruela com a orientação de Fabien Gouyon.

Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Rua Roberto Frias, s/n, 4200-465 Porto, Portugal

Janeiro 2008

Resumo

Este relatório aborda interessantes perspectivas e técnicas de análise de sinais de música.

Este campo tem conhecido um enorme crescimento pois a musica cada vez mais faz parte do dia a

dia de muitas pessoas. Com o desenvolvimento das tecnologias como leitores portáteis de música e

aumento de tráfego da Internet, a musica ganhou um lugar de destaque pois torna-se fácil ouvir as

musicas que mais desejamos. Com o crescente interesse da população em aplicações de música,

cresceu também a necessidade de inovação. O objectivo deste campo de estudo será fornecer aos

utilizadores o máximo de informação sobre cada música podendo ser usada em seu benefício.

Neste relatório serão explicadas técnicas de análise de voz em músicas. A preponderância da voz

em músicas é sobejamente conhecida pois a voz é um instrumento extremamente versátil que pode

acompanhar qualquer registo musical. Torna-se por isso crítico que se criem técnicas robustas de

análise desta componente vocal tão importante na música.

A separação de sons para os humanos é fácil e simples mas para uma máquina esse processo não é

linear. Será interessante criar esta ponte aproximando estas duas realidades.

Abstract

This report focuses on some interesting perspectives and analysis techniques used on music signals.

This field has grown enormously in past few years due to the role that music plays in the daily life

of so many people. With the development of technologies such as portable music players and the

increase of internet transfer data rates, music has know a popularity increase because it becomes

easier to listen to the songs we like the most. With the increasing interest of general population in

music applications came the need for innovation on this field. The objective of this field is to supply

the users with the maximum information possible about each song so they can benefit from it. In

this report some voice analisys techniques in music will be explained.

The importance of voice in music is very well known because it is a very flexible instrument that

can accompain any type of music. Thus it becomes critical that several robust analisys technique are

created to wthdraw information about this important component of music.

The separation of sounds comes easy for humans but for a machine its by no means a simple task. It

would be interesting to bring these two realities closer together.

Índice

1. Introdução 1

1.1 Enquadramento.................................................................................................................... 1

1.2 Objectivos............................................................................................................................ 3

1.3 Estrutura do Relatório.......................................................................................................... 4

2. Análise de voz em sinais de música 5

2.1 Separação de voz dos sinais de música ............................................................................... 5

2.1.1 Processamento de sinal de entrada................................................................................ 6

2.1.2 Extracção de características .......................................................................................... 8

2.1.3 Classificação ............................................................................................................... 13

2.1.4 Outros métodos ........................................................................................................... 24

2.2 Analise de sinais de voz .................................................................................................... 30

2.2.1 Identificação do cantor................................................................................................ 30

2.2.2 Identificação de mudanças de orador.......................................................................... 32

2.2.3 Sistema de procura de timbres de voz similares ......................................................... 34

2.2.4 Aglomeração de músicas segundo o seu cantor.......................................................... 35

3. Implementações previstas 37

4. Planificação do trabalho de dissertação 40

5. Conclusões 42

LISTA DE FIGURAS VII

Lista de Figuras

FIGURA 1:ESTRUTURA SINGULAR DA SEPARAÇÃO DOS SINAIS DE VOZ............................................. 6

FIGURA 2:ESTRUTURA TRIPLA DA SEPARAÇÃO DOS SINAIS DE VOZ.................................................. 6

FIGURA 3:EXEMPLO DE UM FILTRO CHEBYCHEV .............................................................................. 7

FIGURA 4:DISTRIBUIÇÃO DE 2 COEFICIENTES MFCC PARA 3 INSTRUMENTOS ............................... 14

FIGURA 5: REPRESENTAÇÃO TRIDIMENSIONAL DE 2 MFCC PARA 3 INSTRUMENTOS .................... 15

FIGURA 6: ESQUEMA DE UM MODELO HMM................................................................................... 16

FIGURA 7: EXEMPLO 2-D DO ALGORITMO DE DECISÃO SVM ......................................................... 17

FIGURA 8:EXEMPLO DE UMA REDE NEURONAL .............................................................................. 18

FIGURA 9: PROBABILIDADE DE TRANSIÇÃO DE NOTA ..................................................................... 20

FIGURA 10:MODELOS DO CLASSIFICADOR HMM ........................................................................... 23

FIGURA 11:ESQUEMA FUNCIONAL DO MÉTODO DE CORTES NORMALIZADOS ................................ 24

FIGURA 12:MATRIZ HWPS PARA DUAS FONTES HARMÓNICAS ...................................................... 27

FIGURA 13:ESQUEMA DO SEPARADOR DE VOZ EM MÚSICAS ........................................................... 28

FIGURA 14:PLANO DE TRABALHOS DE SEPARAÇÃO DE VOZ............................................................ 41

FIGURA 15:PLANO DE TRABALHOS DA ANÁLISE DE VOZ................................................................. 41

LISTA DE TABELAS VIII

Lista de Tabelas

TABELA 1:SECÇÕES DE MÚSICAS..................................................................................................... 22

TABELA 2:RESUMO DE IMPLEMENTAÇÕES PREVISTAS PARA SEPARAÇÃO DE VOZ ......................... 39

GLOSSÁRIO IX

Glossário

Query by humming – É um sistema que aceita um input (uma query) e compara-a com um base de

dados existente. O sistema em resposta fornece uma lista classificada de músicas semelhantes à

requerida (input). Um exemplo deste sistema é o Pandora da Music Genome Project.

STFTs – Short Time Fourier Transform calcula uma distribuição de um sinal de entrada como uma

sequência de espectros de segmentos do sinal. A função retorna um gráfico tempo (xx) -frequência

(yy) com a amplitude a ser representada nos eixos dos zz.

PLP – Perceptual linear predictive coding é uma técnica de análise de voz que utiliza 3 conceitos da

psicoacustica para derivar uma estimativa do espectro auditivo:

• Resolução espectral da banda crítica

• Curva de intensidade semelhante

• Lei do poder da intensidade

Depois de processadas estas análises o resultado é aproximado por um método de auto regressão

criando o modelo dos pólos.

LPC – Linear Predictive Coding é uma ferramenta muito utilizada em processamento de áudio que

representa o envelope espectral numa forma comprimida (coeficientes) usando informação do

modelo de predição linear.

MFCC – Mel-Frequency Cepstral Coefficients são coeficientes que são derivados dum tipo de

representação cepstral do sinal de áudio. As bandas de frequência são posicionadas na escala loga-

rítmica para melhor se aproximarem do sistema auditivo humano permitindo assim um melhor pro-

cessamento de informação.

MIDI - Musical Instrument Digital Interface é uma tecnologia padronizada de comunicação de ins-

trumentos musicais e equipamentos electrónicos possibilitando que uma composição musical seja

executada, transmitida ou manipulada por qualquer dispositivo que reconheça esse padrão

LSP – Line Spectral Pairs representam os coeficientes LPC e possuem propriedades que os torna

superiores à quantização directa destes.

GLOSSÁRIO X

DFT – Discrete Fourier Transform, transforma uma função (que é normalmente no domínio do

tempo) para uma função no domínio das frequências.

Capítulo 1

1. Introdução

1.1 Enquadramento

O trabalho descrito neste relatório insere-se na área de MIR (Music information retrieval).

MIR é a ciência interdisciplinar de retirar informação de músicas. É talvez um conceito ainda pouco

conhecido devido à sua relativamente recente criação, apesar deste facto tem conhecido um grande

crescimento nos últimos tempos principalmente devido às suas potencialidades em aplicações aca-

démicas, industriais e de entretenimento. Ao grande crescimento testemunhado nesta área não será

alheio o facto de todos os seus membros trocarem informações criando um sistema de entreajuda

em que todos saem beneficiados.

Muitas áreas da MIR estão já bastante desenvolvidas, contudo a que será aqui estudada carece de

análises verdadeiramente eficientes.

A área alvo deste relatório é a extracção de informação de voz presente em músicas. A voz como

componente importante de músicas pode ajudar a fornecer informações sobre a mesma.

A música está de facto a tornar-se um dos tipos de dados mais importantes da Internet, mas não é

apenas nesta área que a musica é relevante, em muitos sistemas multimédia esta ganha preponde-

rância crescente.

Apesar destas necessidades as técnicas de análise de voz permanecem pouco desenvolvidas não

ajudando como poderiam ao desenvolvimento da MIR.

Certo tipo de análises beneficiariam bastante com a correcta segmentação de voz nas músicas, são

exemplos delas:

• Identificação do cantor

• Identificação de múltiplos cantores

• Transcrição da melodia vocal

CAPÍTULO 1: INTRODUÇÃO 2

• “Query by humming”

• Transcrição de letras

• Reconhecimento automático de letras e seu alinhamento (ex. Karaoke)

• Qualidade do cantor

• Selecção ou passagem automática para segmentos diferentes das musicas duma aplicação de

som

• Estilo musical

• Identificação do idioma

Como esta área de análise de voz da MIR está ainda em recente desenvolvimento, as técnicas exis-

tentes ainda não são muito robustas. Existem vários tipos de técnicas de análise.

Existem análises que dependem de informação inerente à música que lhes tem que ser fornecida,

como por exemplo:

• Género musical (música popular, rock, jazz, etc.)

• Sexo do cantor

• Número de cantores

Este tipo de análises devido à sua especificidade e conhecimento das músicas a analisar podem de

facto revelar-se ferramentas poderosas de extracção de voz. Contudo a sua fraqueza reside na

dependência de informação para poder funcionar correctamente. Se a informação for processada

pelo próprio algoritmo aumenta a complexidade e tempo de resposta do mesmo, se não o fizer con-

diciona o input pois este tem de conter informações específicas (requeridas pelo algoritmo) sobre a

música a analisar.

Alguns tipos de análises são bastante eficientes mas têm um tempo de resposta demasiado elevado

para análises em tempo real devido à carga computacional exigida.

A maioria dos métodos de análise estudados não estão preparados para identificação de múltiplos

cantores, o que pode induzir em erro o algoritmo.

Um problema comum é o do acompanhamento musical. De facto alguns géneros musicais possuem

um acompanhamento instrumental muito diversificado e/ou forte que dificulta a identificação da

voz.

Outro problema comum para todos os métodos será certamente a presença de ruído excessivo no

sinal de entrado. Contudo algumas análises lidam melhor com este problema do que outras pois

conseguem distinguir o que é essencial do que é ruído.


1.2 Objectivos

O objectivo deste projecto é criar módulos de software que identifiquem e analisem automaticamen-

te voz em músicas polifonicas.

Os módulos de software a ser criados serão integrados no software opensource MARSYAS. O seu

nome vem de “Musical Analysis, Retrieval and Synthesis for Áudio Signals” e é um software open-

source para criação de protótipos com o objectivo de se poderem fazer experimentações fáceis com

análise e síntese de sinais áudio. Já existem diversos blocos que simulam a maioria dos algoritmos

já publicados na área de computação de áudio. Os módulos a implementar serão programados na

linguagem C++.

Para ser possível identificar e analisar músicas é necessário criar técnicas robustas de processamen-

to de sinais de voz. Algumas técnicas candidatas serão descritas numa fase posterior deste relatório.

Quando escolhidas as técnicas estas terão de ser testadas para se avaliar o seu rendimento. Uma boa

escolha para testar a eficácia destas técnicas é a ferramenta MATLAB que é muito forte em proces-

samento de sinais.

Finalmente será necessário que o sistema funcione duma maneira automática. Para tal é necessário

que o programa aprenda a funcionar e mais importante a tomar decisões por ele. Para este efeito

utiliza-se o conceito de machine learning. Este sistema é um sub-campo da inteligência artificial

dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto

é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa pois está constante-

mente a aperfeiçoar-se automaticamente.

Para a implementação de machine learning será usado o software WEKA.

WEKA é um software opensource de machine learning escrito em Java que provém de “Waikato

Environment for Knowledge Analysis”. Contém uma colecção de algoritmos de machine learning

para manipulação de dados.

O objectivo específico deste relatório consiste no estudo de métodos utilizados para a extracção de

informação de voz em sinais de músicas.


1.3 Estrutura do Relatório

Este trabalho encontra-se estruturado em 5 capítulos dos quais, o primeiro é composto por esta

introdução ao trabalho.

O segundo capítulo está dividido em 2 secções. A primeira secção explica como pode ser realizada

a separação de voz em sinais de música. A segunda secção apresenta algumas técnicas de análise de

sinais de voz.

No terceiro capítulo são apresentados os métodos que serão alvo de estudo aprofundado durante a

dissertação.

No quarto capítulo é apresentado o plano de trabalhos da dissertação.

No quinto e último capítulo estão presentes as conclusões.

Capítulo 2

2. Análise de voz em sinais de música

Os temas abordados em seguida debruçam-se mais sobre como melhor preparar os sinais de música

para a análise de voz posterior. Alguns destes métodos de análise dos sinais de voz serão explicados

posteriormente como por exemplo identificação do cantor ou detecção de mudança de cantor. Para

se fazer estas análises com sucesso, é necessário identificar a parte vocal da música para a voz não

ser confundida com outros sons. Como uma boa separação do sinal de voz é essencial torna-se obri-

gatório encontrar um método robusto. Alguns dos métodos apresentados em seguida podem conter a

solução para este problema.

2.1 Separação de voz dos sinais de música

Esta secção separa nos sinais de música as secções que contêm voz das que não contêm voz. As

secções que contêm voz poderão conter instrumentos e as secções de não-voz contêm instrumentos

e pausas.

A separação pode ser atingida utilizando métodos bastante distintos. Em seguida será explicado

cada um deles mais pormenorizadamente.

A maioria dos investigadores utilizam estruturas aproximadas nomeadamente com módulos de

extracção de características (com respectivo processamento de sinal) e de classificação. Os módulos

de extracção de características e de classificação estão interligados pois a classificação baseia-se nas

características extraídas para tomar decisões.

Outros investigadores optam por realizar apenas algoritmos de processamento de sinal evidenciando

zonas de voz em detrimento das zonas de música.

Resumindo, os métodos investigados utilizam uma das duas estruturas:

1) Processamento de sinal

CAPÍTULO 2: ANÁLISE DE VOZ EM SINAIS DE MÚSICA 6

Figura 1:Estrutura singular da separação dos sinais de voz

2) Processamento de sinal – Extracção de características – Classificação

Figura 2:Estrutura tripla da separação dos sinais de voz

2.1.1 Processamento de sinal de entrada

O objectivo desta secção pode ser de isolar a voz e sinais de música como produto final ou então de

realçar certos aspectos do sinal de entrada fornecendo o resultado do processo à secção de extracção

de características que poderá desta maneira realizar o seu papel com maior rendimento.

Primeiro serão explicados 2 métodos que utilizam apenas processamento de sinal como identifica-

dor de voz em músicas. Os métodos que utilizam processamento do sinal de entrada como auxilia-

dor da secção de extracção de características serão explicados na respectiva secção da extracção de

características.

2.1.1.1 Filtro Chebychev e Inverse Comb Filter

Em [2] o autor utiliza primeiro um filtro chebychev seguido de outro inverse comb filterbank.

Como o objectivo é detectar regiões de voz, um bom método será identificar energia presente na

gama de frequências onde a voz se espalha. Deste modo a voz pode passar enquanto que sons que

caiam noutras zonas são atenuados. Para este efeito usou-se um filtro Chebychev (IIR) de ordem 12.

Estes filtros possuem uma banda de passagem e uma banda de atenuação. Têm a característica de

minimizarem o erro entre as características do filtro idealizado e o actual apesar de possuir ripples

na banda de passagem. Um exemplo destes filtros pode ser visto na figura seguinte.


Figura 3:Exemplo de um filtro Chebychev [http://pt.wikipedia.org/wiki/Filtro_Chebyshev]

Este filtro consegue eliminar alguns instrumentos, porém como há instrumentos que se colocam na

mesma gama de frequências que a voz é necessário separá-los. Neste exemplo o autor utiliza uma

detecção de harmonicidade para combater esse problema. Este processo baseia-se o facto de 90%

do canto ser constituído por sons vozeados. Os sons vozeados são altamente harmónicos, o que sig-

nifica que existe energia a múltiplos de frequência da energia fundamental (pitch).

Além do referenciado, os outros sons que poderão aparecer não são tão harmónicos e não se espa-

lham no espectro da mesma maneira. Para explorar esta diferença o autor utiliza um inverse comb

filterbank para detectar grandes quantidades de energia harmónica.

Os filtros comb operam adicionando uma parte desfasada do sinal a si mesmo causando interferen-

cia construtiva e destrutiva. Surgem por isso zonas onde o sinal aparece amplificado e zonas onde

ele é bastante atenuado dando a aparência de um pente (comb).

2.1.1.2 Redução do acompanhamento musical

Em [6] o autor executa inicialmente uma redução de acompanhamento tentando potenciar a extrac-

ção das características vocais que servirá para criar vectores de características de voz. Estes vecto-


res servirão para comparação com uma base de dados identificando assim cantores com as mesmas

características vocais.

Este método reduz influências negativas de acompanhamentos musicais. Ressíntetizando o sinal de

voz considerando a sua estrutura harmónica.

Este método consiste em 3 etapas:

1) Estimar a frequência fundamental da melodia vocal usando Goto´s PreFEst.

2) Extrair a estrutura harmónica correspondente da melodia.

3) Ressíntetizar o sinal de áudio correspondente à melodia usando síntese sinusoidal.

PreFEst estima a F0 mais predominante dentro duma gama de frequências limitada já que se sabe

que a melodia tem as estruturas harmónicas predominantes nas médias e altas-frequências.

Usando a F0 estimada pode-se extrair a amplitude dos componentes da frequência fundamental e

dos componentes harmónicos. Para cada componente permite-se uma margem de erro e extrai-se o

máximo local de amplitude.

Por fim utiliza-se um modelo sinusoidal para ressíntetizar o sinal de áudio da melodia usando as

estruturas harmónicas obtidas anteriormente. Variações na fase são aproximadas usando uma fun-

ção quadrática para que as frequências variem linearmente. Variações na amplitude também são

aproximadas usando uma função linear.

2.1.2 Extracção de características

A extracção de características tem por objectivo extrair informação dos sinais de música para forne-

cer dados para os classificadores processarem.

Para os dados serem correctamente extraídos é necessário preparar os sinais a serem analisados.

Esta preparação é feita de varias formas dependendo do método a aplicar.

Uma correcta extracção das características pretendidas é fundamental para o sucesso do método já

que são estas que traduzem a constituição do sinal de entrada.

Em seguida serão apresentadas algumas técnicas utilizadas para a extracção de características.


2.1.2.1 Estimação dos múltiplos de frequência

Em [5] o autor baseia-se na estimação dos múltiplos de frequência fundamental (pitch). Este consi-

dera que uma melodia é uma sequência organizada e consecutiva de notas e pausas, onde uma nota

tem um pitch, um início e um fim.

Tendo em conta estas considerações, o papel do extractor de característica é fornecer dados que

permitam que a frequência fundamental (F0) e o início de uma nota sejam bem estimados.

Pode-se falar em 4 etapas para esta secção:

1) O sinal de entrada é passado inicialmente por um filtro de 70 canais.

2) Os sinais sub-banda são comprimidos, rectificados e filtrados com um filtro passa-baixo.

3) Na terceira etapa são calculadas as STFTs (Short Time Fourier Transforms) nas bandas e

são somados no espectro para análise posterior.

4) A 4ª etapa está dividida em dois processos:

• Estimação de F0

• Estimador de acentuação para inicio de notas

A secção de processamento estende-se até ao ponto número 3. A secção de extracção de caracterís-

ticas é a etapa numero 4.

As F0 são estimadas uma de cada vez por meio de filtros comb no domínio das frequências. O esti-

mador é usado para analisar o sinal áudio fazendo overlaping de frames em 92,9ms com 23,2ms de

intervalo entre inícios de frames sucessivos.

O estimador de acentuação junta quatro canais, soma os sinais e é decimado por 4.

Como já foi referido as informações retiradas nesta secção servirão de input para a secção seguinte

(classificação).

2.1.2.2 Posterior Probability Features

Em [9] o autor utiliza um modelo duma rede acústica treinada para descriminar entre classes fonéti-

cas de voz baseadas em inglês para criar um vector de PPFs (Posterior Probabitlity Features). Para

um discurso o posteriograma tem uma reacção por frame a cada som. Regiões que não são de dis-

curso normalmente mostram uma fraca reacção a vários fonemas ao mesmo tempo já que a correcta

classificação é incerta.

Nesta secção faz-se a modelização directa das características básicas das PPFs que servirão de

objecto de análise para a secção de classificação.

As características específicas investigadas foram:


1) Coeficientes PLP (Perceptual Linear Predictive) cepstrais de ordem 12 com deltas e duplos

deltas.

2) Vector Full log-PPF – É um vector de 54 dimensões para cada frame que contenham as pré-

não-linearidades da camada de output da rede neuronal que são aproximadamente os loga-

ritmos das probabilidades posteriores de cada classe fonética.

3) Semelhança dos logs – PPF nas classes de “canto” e “instrumentos”-É calculada a seme-

lhança do vector de 54 dimensões sobre a total covariância multidimensional gaussiana

derivada dos exemplos de treino de canto e instrumentos e usamos os logaritmos destas

semelhanças PPF para modelização subsequente.

4) Semelhança dos coeficientes cepstrais sobre 2 classes – Os coeficientes cepstrais de 39

dimensões são avaliados sobre modelos gaussianos singulares das 2 classes para produzir

vectores PPF.

5) Probabilidade logarítmica de fundo – A classe de fundo foi treinada para responder a não-

voz e já que o seu valor é 1-∑ (probabilidades de todas as classes de voz). Como tal é um

bom indicador da presença ou ausência de voz.

6) Entropia do classificador – É calculada a entropia por frame das probabilidades posteriores.

Este valor deve ser baixo quando o classificador está confiante que o som pertence a uma

determinada classe fonética.

7) Dinamismo – A média da soma quadrada da diferença entre PPFs adjacentes temporalmente.

Como a fala causa rápidas transições nas fonéticas posteriores, este valor será maior para

voz do que para outros sons.

2.1.2.3 HA-LFPC

A técnica apresentada em [12] baseia-se na observação de que músicas populares têm uma estrutura

definida por: intro, verso, chorus, bridge e outro. Diferentes secções mostram diferentes caracterís-

ticas por isso parece lógico que os modelos estatísticos de zonas vocais e não-vocais sejam consti-

tuídas sobre cada uma delas.

É implementado um MM-HMM (Multi Modal Hidden Markov Model) para desafiar as variações

intra e inter músicas. Este método é seguido duma técnica de bootstraping para aumentar o rendi-

mento.

Nesta secção em particular, o sinal de áudio é dividido em frames do tamanho de uma batida para

extrair informação na forma de detecção de nota quádrupla (musicas normalmente possuem 4 tem-

pos). Esta teoria suporta que dentro deste tempo a musica é quasi-estacionária pois as mudanças

ocorrem usualmente em tempos de batida.

Após a divisão, o sinal sofre uma atenuação harmónica. Este processo considera que cada música

tem uma nota principal. Usando esta informação pode-se atenuar apenas os padrões harmónicos que


originam das notas de pitch da nota principal. Para o efeito, utiliza-se um filtro triangular para ate-

nuar muito o sinal em zonas de frequências harmónicas regulares e pouco em zonas irregulares.

Quanto maior for o desvio, menos o sinal é atenuado. Após a atenuação, sinais não-vocais têm uma

energia inferior à dos sinais de voz.

Após a atenuação, cada frame é filtrado por um filtro passa-banda de 130Hz a 16KHz. Aqui termina

a secção de processamento de sinal na qual o sinal de entrada ficou preparado para ser analisado.

Em seguida são calculados os HA-LFPC (Harmonic Attenuated Log Frequency Power Coeffi-

cients), que indicam a distribuição de energia ao longo das sub-bandas. Conclui-se que os segmen-

tos vocais têm uma energia relativamente superior do que segmentos não-vocais.

A secção seguinte deste método é a da classificação que será explicada posteriormente.

Em [8] o autor sugere a análise de 13 características que podem revelar-se valiosas na distinção de

voz em sinais de música. Esta extracção de características não é precedida de segmentação e forne-

ce informação importante para os classificadores. As características fornecidas aos classificadores

são transformadas para a escala logarítmica pois permite uma melhor distribuição, ou seja, uma

análise mais fácil.

Das 13 características, 5 são de variância pois se um selector dá valores muito diferentes para dis-

curso vozeado e não-vozeado mas ser constante para instrumentos, o que é importante é a diferença

de voz para não-voz, ou seja a variância em vez do próprio selector.

2.1.2.4 Modulação de energia a 4Hz

A voz tem um pico de modulação de energia por volta dos 4Hz que tende a ser superior ao da músi-

ca. O autor utiliza uma porção do algoritmo MFCC para converter o sinal de áudio em 40 canais.

Extrai-se a energia em cada banda, filtra-se cada canal com um filtro de segunda ordem de frequên-

cia central de 4Hz e posteriormente é calculada a STE (Short Time Energy). A energia em cada

canal é normalizada e somada. Os resultados comprovam que a voz tende a possuir uma modulação

de energia superior a 4Hz.

2.1.2.5 Percentagem de frames de baixa energia

A distribuição de energia para voz tende mais para as baixas frequências do espectro (possui mais

“quiet frames”). A percentagem é calculada com a razão de frames com energia quadrada média

menor que 50% da energia quadrada média numa janela de 1 segundo.


2.1.2.6 Ponto espectral de mudança

Distingue sons vozeados de sons não-vozeados. Sons não vozeados têm uma alta proporção de

energia contida nas altas-frequências ao contrário dos sons vozeados que estão localizados nas bai-

xas frequências. Além disso as frequências atingidas pela musica são mais altas do que as atingidas

pela voz.

2.1.2.7 Centróide espectral

O ponto de balanço da distribuição espectral de energia. Muitas músicas contem sons percussivos

que ao incluírem ruído de alta-frequência colocam a média espectral mais alta. Além do mais, as

energias de excitação podem ser superiores para musica do que para voz. Esta medida fornece ainda

diferentes resultados para sons vozeados e não-vozeados.

2.1.2.8 Fluxo espectral

A norma do vector da diferença da amplitude espectral entre frames consecutivos. A música tem um

ritmo de mudança de sons superior e sofre mais mudanças drásticas frame a frame em comparação

com a voz. O valor do fluxo espectral é superior para músicas do que para voz.

2.1.2.9 ZCR (Zero Crossing Rate)

O numero de vezes que o sinal cruza o eixo dos xx no domínio dos tempos para cada frame.

2.1.2.10 Magnitude residual da ressíntese cepstrum

A norma do vector residual depois da análise cepstral, suavização e ressíntese. Se se fizerem estas

operações obtêm-se melhores resultados para sons não-vozeados pois estes sons encaixam melhor

no filtro harmónico single source em comparação com a música.

2.1.2.11 Impulso métrico

Usa autocorrelação passa banda para determinar o grau de ritmo numa janela de 5 segundos. Con-

segue distinguir onde existe uma batida condutora forte no sinal. Este processo baseia-se na obser-

vação de que batidas fortes causam modulações rítmicas de grande largura de banda, ou seja, vêem-

se sempre as mesmas regularidades rítmicas. O algoritmo divide o sinal em 6 bandas diferentes e

encontra os picos nos envelopes em cada um deles seguido duma procura de modulação rítmica em

cada canal usando autocorrelação. Por fim basta comparar banda por banda e ver com que frequên-

cia se encontra o mesmo padrão de picos de autocorrelação.

As restantes 5 características para analise são as de variância que já foram mencionadas e são cons-

tituídas por:

• Variância: Ponto espectral de mudança.


• Variância: Centróide espectral.

• Variância: Fluxo espectral.

• Variância: ZCR.

• Variância: Magnitude residual da ressíntese cepstrum.

2.1.3 Classificação

A classificação é a fase terminal de qualquer método. Nesta fase tomam-se decisões baseadas em

toda a informação analisada e processada em fases anteriores.

A classificação processa-se de maneira diferente para cada método pois depende do objectivo deste

e de todas as etapas que a antecederam. Pode-se dizer que a classificação adapta-se ao tipo de infor-

mações que a etapa de extracção de características lhe fornece.

Aqui abordaremos alguns processos de classificação tentando fazer uma ligação com as secções

mencionadas anteriormente.

2.1.3.1 GMM

Um Gaussian mixture model (GMM) é um modelo estocástico, que modela classes.

GMM utiliza múltiplos gaussianos para tentar capturar cada classe de treino. É um modelo muito

flexível que se pode adaptar a qualquer distribuição de informação. Os pontos de teste são classifi-

cados por meio duma função discriminadora de máxima verosimilhança calculada pelas distâncias

aos múltiplos gaussianos de cada classe.

O objecto de interesse de um modelo estocástico é o cálculo da chamada probabilidade a posteriori,

que pode ser calculada através da fórmula de Bayes.

Caso o elemento observado não corresponde a um único elemento, mas sim a uma sequência de

vectores, então, para uma sequência de T vectores, considerando a ocorrência de cada observação

como um evento independente, podemos construir uma regra de decisão para o problema através da

maximização da probabilidade a posteriori.

A decisão é feita, então baseada nas funções densidade de probabilidade (fdps) dos vectores. A

função da etapa da modelagem em um sistema é a de criar uma estimação a priori dessas fdps. Isso

é feito através de um algoritmo de re-estimação de parâmetros. De entre eles, o mais usado é o algo-

ritmo de Baum-Welch, também conhecido como Forward-Backward algorithm ou algoritmo de

avanço-retorno.


Os modelos GMMs podem ser, então, definidos como na equação seguinte:

• Ci representa uma classe (Para um modelo com um total de M classes i = 1...M);

• o representa uma observação (vector observado);

• p(o| Ci) é a chamada probabilidade condicional;

• P(Ci) é a chamada probabilidade a priori.

A probabilidade condicional p(ot| Cj) é substituída por p(o| λj), onde λj é um modelo GMM para a

classe Cj e é, então escrita como uma mistura de gaussianas multivariadas, onde ci representa o

peso de cada gaussiana na mistura e N (ot ; µi ; Σi) representa uma gaussiana multivariada, com

vectores de médias e variâncias µi e Σi , respectivamente.

A título de exemplo consideremos 3 instrumentos aos quais procuramos associar duas característi-

cas, neste caso dois coeficientes MFCC.

Figura 4:Distribuição de 2 coeficientes MFCC para 3 instrumentos [http://cnx.org/content/m13205/latest/#id7661804]


Como se pode observar pela Figura 4:Distribuição de 2 coeficientes MFCC para 3 instrumentos

[http://cnx.org/content/m13205/latest/#id7661804],existem diferenças de características em cada

instrumento.

O GMM detecta padrões nestas características e fornece uma regra de decisão como demonstrado

na Figura 5 .GMM diz-nos qual o instrumento que tocou a nota baseando-se no pico mais alto da

distribuição.

Figura 5: Representação tridimensional de 2 MFCC para 3 instrumentos [http://cnx.org/content/m13205/latest/#id7661804]

2.1.3.2 HMM

Hidden Markov Model (HMM) é um modelo estatístico que contém um número finito de estados

que têm associada uma distribuição de probabilidade. Em cada estado, o resultado pode ser gerado

de acordo com a distribuição de probabilidade associada. As transições entre estados são governa-

das por um conjunto de probabilidades chamadas probabilidades de transição.


Figura 6: Esquema de um modelo HMM[http://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model]

• x— estados

• y — possiveis observações

• a— probabilidade de transição de estado

• b — probabilidades dos outputs

2.1.3.3 Vizinho mais próximo

Este algoritmo é simples e tem uma performance alta.

O algoritmo do vizinho mais próximo não possui informação a priori acerca das distribuições dos

exemplos de treino. Este algoritmo exige o treino de casos positivos e negativos. Cada amostra é

classificada calculando a distância ao caso de treino mais próximo. O sinal do ponto mais próximo

determina a classificação do ponto analisado.

Existem alternativas dentro deste algoritmo como é o caso dos K-vizinhos mais próximos onde para

cada ponto são analisados os k vizinhos mais próximos sendo a média dos valores a classificação do

ponto de teste.

2.1.3.4 SVM

Support Vector Machine(SVM) é um algoritmo de predição de decisão que classifica dados em

grupos. É baseado no conceito de planos de decisão nos quais dados de treino são mapeados num

plano de dimensão superior e separados por um plano definindo uma ou mais classes.


Um exemplo simples pode ser visto na figura seguinte na qual os quadrados representam uma clas-

se, os círculos outra classe. SVM cria um plano de decisão que neste caso é uma linha simples e

separa as duas classes:

Figura 7: Exemplo 2-D do algoritmo de decisão SVM [http://cnx.org/content/m13131/latest/]

2.1.3.5 Redes Neuronais

As redes neuronais artificiais (Artificial Neural Networks) são modelos computacionais criados

com o intuito de emular o funcionamento do cérebro humano. Pretende-se, à imagem do cérebro,

que as ANN tenham capacidade de aprendizagem, de adaptação e de generalização.

As redes neuronais com ligações para a frente constituem uma classe especial de ANN, nas quais

todos os neurónios de uma determinada camada l estão ligados a todos os neurónios da camada l-1.

Como se verifica na Figura 8:exemplo de uma Rede Neuronal[Sistemas de Classificação Musical

com Redes Neuronais], uma rede com ligações para a frente é constituída tipicamente por uma

camada de entrada, que corresponde aos dados que entram na rede, uma camada escondida cujos

neurónios recebem os dados produzidos pelos neurónios da camada de entrada e uma camada de

saída, cujos neurónios recebem dados da camada escondida e que correspondem à saída da rede.

A estrutura fundamental numa rede neuronal é o neurónio. Cada neurónio é estimulado ou seja,

recebe sinais dos neurónios vizinhos, enviando sinais após processamento, para outros neurónios.

Os resultados de saída da rede neuronal dependem dos dados de entrada, dos valores iniciais dos

parâmetros da rede e da relação entre os próprios neurónios. Essa relação, como se visualiza por

exemplo na Figura 8 para o s-ésimo neurónio da camada escondida, é representada pelo produto da

matriz de pesos que incide nesse neurónio. Para ajustar esses pesos para que a rede produza os

melhores resultados de validação possíveis, é necessário que a rede seja devidamente treinada.

No processo de treino, a rede irá ajustar os seus parâmetros (W e b) de forma a que, no final, os

dados de entrada sejam correctamente mapeados nos dados de saída. No exemplo, cada entrada da

rede é um vector com as 40 características extraídas do sinal de música e cada saída desejada tem o


valor 1 para o género musical correcto e zero para os restantes (Figura 8:exemplo de uma Rede

Neuronal[Sistemas de Classificação Musical com Redes Neuronais]). Na Figura 8, temos uma

matriz de entrada de dimensão 40x120, na qual cada linha corresponde a uma determinada caracte-

rística extraída e cada coluna corresponde ao vector de características de uma determinada música

utilizada para treinar a rede. Na mesma figura está definida a matriz das saídas desejadas para a

rede. Tem a dimensão 3x120 e cada coluna tem a informação sobre o género musical para a música

correspondente da matriz de entrada: todas as linhas têm valor zero, excepto para a linha correspon-

dente à classe correcta, que tem valor um.

Figura 8:exemplo de uma Rede Neuronal[Sistemas de Classificação Musical com Redes

Neuronais]


2.1.3.6 Exemplos do uso de classificadores

A) Transcrição da melodia vocal

A Classificação em [5] é constituída por 2 níveis de análise:

• Modelização acústica de baixo nível

• Modelização musical de alto nível

O modelo acústico pretende capturar o conteúdo acústico do canto enquanto que o modelo musical

tenta implementar informação sobre intervalos melódicos típicos.

Modelo Acústico

O modelo de evento de nota utiliza HMM. É atribuída uma nota HMM a cada nota MIDI estimada.

Utilizando as informações extraídas na secção anterior é possível construir o vector de observação.

Este vector é constituído por:

• Diferença F0 – Entre a F0 medida e a do pitch nominal da nota modelada.

• O respectivo valor de saliência.

• A diferença de onset de F0.

• A intensidade do onset de F0.

• O valor do sinal de acentuação.

O autor utiliza a diferença de F0 como característica pois desta maneira apenas um conjunto de

parâmetros HMM necessitam de ser treinados. Apesar de se ter uma nota HMM para cada pitch

nominal, partilham todos os mesmos parâmetros de treino.

É utilizado o GMM para modelizar segmentos onde nenhuma nota estiver presente (pausas). O vec-

tor de observação para pausas consiste na máxima saliência e intensidade do onset em cada frame.

O modelo GMM é constituído por quatro componentes treinado em segmentos não melódicos.

As verosimilhanças logarítmicas observadas para este modelo são escaladas na mesma escala dinâ-

mica do modelo de notas multiplicando por uma constante obtida experimentalmente.

Modelo Musical

Estimação de Alcance de notas.


Tem como objectivo constringir o possível alcance de pitch das notas. Como as melodias normal-

mente estão num raio curto, este método faz com que seja mais robusto contra notas muito altas ou

muito baixas. O autor utiliza uma escala da nota MIDI 44 até à 84.

O procedimento proposto usa a máxima saliência de F0 estimada em cada frame. Se a sua estimati-

va está entre valores MIDI 50 a 74 e a sua saliência é superior a 1.0, a estimativa é considerada

valida. É calculada a média do peso da saliência dos F0s válidos para obter a média do alcance de

notas.

Em 95% das canções todas as notas de referência estão cobertas pelo alcance estimado.

Estimação de nota

O modelo de música controla transições entre modelo de notas e de descanso. Esta modelização

baseia-se no facto de que algumas sequências de notas são mais normais do que outras numa deter-

minada nota musical. Uma nota musical é definida pela escala de notas básicas usadas numa can-

ção. O modelo encontra a nota relativa mais provável usando um método de estimação.

O método produz verosimilhanças diferentes para diferentes notas das F0 estimadas para quais o

valor da saliência é maior do que um threshold fixo. O par de notas relativo mais provável é estima-

do para todo o sinal e é usado para escolher a probabilidade de transição entre modelos de notas e

modelo de repouso.

A probabilidade de transições entre notas HMM é estimada usando uma grande base de dados de

melodias. A Figura 9 mostra a probabilidade de transição entre notas. Como passo opcional de pro-

cessamento posterior pode-se usar uma correcção glissando. Este termo refere-se a um deslizamento

da frequência fundamental até ao pitch nominal.

Figura 9: Probabilidade de transição de nota [M. Ryynänen and A. Klapuri,2006]


Encontrar o melhor caminho e pós-processamento

O modelo de notas e de descanso formam uma rede de modelos onde as transições de repouso e de

nota são controlados pelo modelo musical. É utilizado o algoritmo de Viterbi para encontrar o

caminho mais provável na rede de modelos. É de referir que este modelo cria simultaneamente as

etiquetas das notas de pitch, os onsets e offsets das notas.

B) Discriminador voz/música

Em [8] Autor compara 4 métodos de classificação. Os classificadores utilizam os vectores de 13

características obtidos na secção anterior como input.

MAP Gaussiana Multidimensional

Para avaliar o peso de cada característica usa-se a classificação multidimensional MAP (Maximum

a Posteriori) Gaussiana, modelando cada classe (voz e música) como pontos aglomerados num

espaço de características (por exemplo um espaço de 13 dimensões). São criadas estimativas de

médias de parâmetros e covariância dentro de cada classe numa fase de treino. Este treino serve

para estimar parâmetros que possam ser usados na fase de classificação de novas amostras basean-

do-se na sua proximidade à média de cada classe.

Gaussian Mixture Model

O modelo GMM trata cada classe como a união de vários aglomerados Gaussianos no espaço de

características. Esta aglomeração pode ser derivada iterativamente pelo algoritmo EM. Ao contrário

do classificador MAP, os aglomerados individuais não são representados com as matrizes de cova-

riância mas apenas com as suas aproximadas diagonais.

GMM utiliza uma estimativa de verosimilhanças para cada modelo que mede quão bem um novo

ponto se insere nos aglomerados Gaussianos. Um novo ponto é então atribuído à classe que tiver o

melhor modelo (o mais provável) para o mesmo.

K Vizinhos mais próximos

O vizinho mais próximo coloca o ponto de treino no espaço de características. Para classificação

examinamos o ponto mais próximo do inserido e atribui-se a mesma classe do outro.


Neste método faz-se uma votação entre os k vizinhos mais próximos para determinar a classe do

ponto analisado.

K-d vizinhos mais próximos

É uma variante do classificador anterior na medida em que a votação é feita entre os pontos vizi-

nhos que fazem parte da árvore de partição k-d. Estes pontos estão próximos uns dos outros mas

não são necessariamente os vizinhos mais próximos.

C) Detecção de voz em músicas

O autor utiliza em [12] um classificador MM-HMM seguido de um verificador de decisão e por fim

um processo de bootstraping para criar modelos específicos de voz e não-voz para cada música.

Classificador MM-HMM

Uma observação importante é que segmentos vocais e não-vocais demonstram variações nas carac-

terísticas das canções. Por exemplo, a força do sinal em secções diferentes (chorus, intro, etc.) é

normalmente diferente.

Intro Baixa energia

Chorus Energia mais forte

Verse Energia média e arranjo musical mais completo (mais instrumentos)

Bridge Energia média e arranjo musical mais completo (mais instrumentos)

Outro Normalmente tem um fade-out e repete alguma frase do chorus

Tabela 1:Secções de músicas

O tempo e intensidade são atributos importantes para a variação inter-canções, por isso está integra-

do nos modelos a estrutura da canção, a variação intra-musica e inter-musica.

Os dados de treino vocais e não-vocais são:

• Tipo de secção (Intro, verse, etc).


• Tempo.

• Intensidade.

Um modelo é criado para cada classe, perfazendo um total de 40 modelos, 20 para vocal e 20 para

não-vocal.

Figura 10:Modelos do classificador HMM [T. L. Nwe, A. Shenoy, and Y. Wang, Singing voice

detection in popular music, 2004]

Vários modelos para cada classe formam um espaço de modelização HMM para assegurar uma

mais correcta modelização em comparação com o modelo singular.

Verificação da classificação

A canção foi segmentada como foi explicado anteriormente, contudo alguns destes segmentos

podem estar mal classificados. Nesta etapa é avaliada a segurança da classificação medindo a dife-

rença da pontuação para os outros competidores. Usa-se a informação do vizinho no modelo HMM

para determinar as propriedades da possível fonte competidora. É executado um teste para criar um

resultado de confiança que é comparado com um threshold para reter apenas as frames que tenham

alta confiança de serem classificadas de vocais e não-vocais.

Processo de bootstrapping

As frames com alta confiança que são retidas na etapa anterior são usadas para criar modelos vocais

e não-vocais com um processo bootstrapping para aumentar a exactidão. Desta maneira o algoritmo

torna-se adaptável (a cada musica) e é capaz de atingir uma exactidão superior.


2.1.4 Outros métodos

2.1.4.1 Cortes normalizados

Este método presente em [11] tenta separar a melodia predominante (normalmente é a voz) sem

recorrer a estimativa de pitch ou a qualquer informação prévia relativa à música.

Este método foi utilizado como sendo independente, não recorrendo a processos como por exemplo

a segmentação.

Utiliza-se uma técnica de aglomeração espectral que tenta agrupar ou separar sons baseando-se em

características do sistema auditivo humano. Este tem a capacidade de ouvir diferentes sons numa

mistura complexa como é por exemplo a musica. O sistema auditivo agrupa sons baseando-se em

vários factores como por exemplo:

• Similaridade

• Proximidade

• Harmonicidade

É legítimo então criar um sistema que também faça a aglomeração de sons em pacotes que tenham

origem na mesma fonte.

Neste método utiliza-se o corte normalizado como técnica de aglomeração.

A Figura 11 representa o esquema do funcionamento deste método.

Figura 11:Esquema funcional do método de Cortes Normalizados [Mathieu Lagrange, Luís Gusta-vo Martins, Jennifer Murdoch and George Tzanetakis,2002]


D) Analise sinusoidal

Inicialmente faz-se uma análise sinusoidal que tem por objectivo representar o sinal de entrada

como uma soma de sinusóides caracterizadas por amplitudes, frequências e fases. Uma prática

comum é segmentar o sinal de maneira a que esses parâmetros sejam considerados constantes em

cada frame.

São utilizadas frames de 46ms com hop size de 11ms para estimar os picos sinusoidais recorrendo

ás STFT (Short Time Fourier Transforms).

Em seguida é calculado para cada frame um número variável de picos correspondendo ao máximo

local do espectro.

E) Janelas de textura

Depois de calculados os picos para cada frame, faz-se a aglomeração destes em frequência e tempo

em janelas de textura. As janelas de textura têm 150ms e equivalem a 10 frames.

O algoritmo de rastreio parcial procura os parâmetros sinusoidais de frame para frame e determina

quando grupos começam e terminam. Desta maneira é possível fazer a ligação entre picos ao longo

do tempo.

F) Critério de corte normalizado

O critério de agrupamento foi criado com o objectivo de melhorar o algoritmo de rastreio. É traçado

um gráfico sobre cada janela de textura e este é particionado usando o critério global de corte nor-

malizado. Cada partição é um conjunto de picos que estão agrupados de maneira a que a similarida-

de dentro dela seja maximizada e minimizada em relação a outras partições.

G) Computação de Similaridade

A Computação de similaridade define a medida de similaridade entre 2 picos que deve ser alta para

picos harmonicamente relacionados e baixa para picos não harmonicamente relacionados.

Utiliza-se uma nova medida de similaridade chamada Harmonically Wraped Peak Similarity

(HWPS) que tem por objectivo tirar vantagem da flexibilidade duma similaridade harmonicamente

relacionada entre picos considerando não só picos isolados como também toda a informação espec-

tral associada aos restantes picos. Esta medida pode ser usada entre picos da mesma frame como em

picos de frames diferentes.

HWPS designa a cada pico um padrão espectral que captura informação sobre o espectro em rela-

ção ao respectivo pico. O grau de correspondência de dois padrões é usado como medida de compa-


ração entre dois picos usando-se assim mais informação espectral do que apenas a amplitude e fre-

quência.

O objectivo é que a semelhança entre dois picos pertencentes à mesma estrutura harmónica seja

maior do que a semelhança entre picos pertencentes a estruturas harmónicas diferentes.

Este processo está dividido em 3 etapas:

1) Padrão espectral desfasado.

2) Espaço de Wrapped Frequency.

3) Similaridade de cosseno discreto.

A primeira etapa descreve o conteúdo espectral usando estimativas da frequência e amplitude do

máximo local do espectro de energia (pico). Fornece-se a cada pico um determinado padrão espec-

tral. Este padrão espectral é essencialmente um desfasamento do conjunto de picos de frequência da

janela. Observa-se que 2 picos de frames diferentes mas da mesma janela terão padrões bastante

similares pois os parâmetros espectrais variam lentamente ao longo do tempo.

A segunda etapa usa uma medida para estimar se 2 picos pertencem à mesma fonte harmónica

medindo a correlação entre os respectivos padrões espectrais. Para o conseguir altera-se o padrão

espectral dos picos de maneira a que o valor da correlação seja mais alto para picos que pertençam

ao mesmo complexo harmónico do que picos que pertençam a fonte harmónicas diferentes.

A última etapa correlaciona 2 padrões “Wrapped” para obter a medida de HWPS entre 2 picos cor-

respondentes. Esta correlação pode ser conseguida discretizando os padrões num histograma balan-

ceado de amplitudes.

H) Aglomeração Espectral

A informação correspondente a cada fonte harmónica é particionada em aglomerados pelo método

de corte normalizado. A informação é modelizada num gráfico que indica a similaridade entre os

nós i e j como se pode ver pela Figura 12.


Figura 12:Matriz HWPS para duas fontes harmónicas [Mathieu Lagrange, Luís Gustavo Martins, Jennifer Murdoch and George Tzanetakis,2002]

A partição é conseguida dividindo recursivamente os componentes até ficarem n componentes

completos.

I) Selecção de aglomerados espectrais

De todos os aglomerados identificados pelo critério de corte normalizado, queremos seleccionar

apenas aqueles que contenham sinais de voz. Como estes aglomerados correspondem a uma fonte

harmónica predominante, devem ser densos no espaço de características. Os picos da mesma fonte

tentem a ser muito semelhantes com outros picos pertencentes à mesma fonte, principalmente em

relação à harmonicidade. Sabendo isto é possível usar o calculo de similaridades sabendo que terá

valores altos para picos pertencentes à mesma fonte harmónica.

Por fim os picos correspondentes aos aglomerados seleccionados são usados para ressíntetizar o

sinal de voz recorrendo a osciladores sinusoidais.

2.1.4.2 Separador de voz em músicas

O método que será explicado em seguida utiliza uma estrutura diferente das que já foram mencio-

nadas. Em [3] (em [10] o mesmo método é utilizado) é realizada inicialmente uma separação do

sinal de voz que não será definitiva servindo apenas como auxiliar do processo de detecção da

envolvente espectral. Depois de detectada a envolvente espectral são extraídas características que

serão analisadas pelo classificador à semelhança dos métodos já explicados. Na secção de extracção

de características são criadas unidades T-F que serão explicadas posteriormente. Finalmente o clas-

sificador separa definitivamente o sinal de voz do sinal de música.


Figura 13:Esquema do separador de voz em músicas

A) Separação inicial

O autor utiliza inicialmente um detector/particionador de mudanças espectrais seguido dum classifi-

cador de segmentos vocais/não-vocais.

Este processo baseia-se no facto de que quando um som entra na música produz alterações signifi-

cativas no espectro de frequências. Normalmente a voz junta-se a um acompanhamento musical em

tempo de batidas que produzem uma grande alteração no espectro de frequências.

O detector calcula a distância euclidiana no domínio complexo entre o valor espectral esperado e o

observado. Diferenças espectrais significativas traduzem-se como picos no gráfico de distâncias. De

acordo com estes picos o sinal é particionado.

Depois de particionado, cada segmento é classificado de vocal e não-vocal de acordo com a sua

verosimilhança. Para o classificador são usados os MFCCs (Mel Frequency Cepstral Coefficients)

como características de análise e GMM (Gaussian Mixture Model) como classificador.

B) Detecção da envolvente espectral

Alguns Investigadores optam por realizar uma detecção da envolvente espectral para ajudar tanto no

ajustamento da separação em sinais de voz e música como na extracção de características para pos-

terior classificação.

A detecção da envolvente espectral serve para detectar o pitch de voz predominante. A envolvente

espectral correctamente detectada pode fornecer preciosa informação para análises posteriores.

No entanto, a detecção da envolvente espectral da voz é bastante difícil quando esta está acompa-

nhada de instrumentos. Para combater esta fragilidade usa-se a já mencionada separação do sinal

em segmentos voz e não-voz. Após a obtenção de segmentos de voz a extracção da envolvente

espectral destes torna-se mais fácil.

Inicialmente, o algoritmo decompõe a porção vocal nos seus componentes de frequência com um

filterbank de 128 canais. Em seguida é calculado para cada canal e para cada frame um correlogra-


ma normalizado para se obterem informações de periodicidade. Os picos do correlograma contêm a

informação de periodicidade, contudo devido à presença de instrumentos podem ocorrer erros.

Para atenuar estes erros, o HMM observa a probabilidade de hipótese de pitch analisando informa-

ção de todos os canais e retira os pitch improváveis. Para reduzir a interferência de outros sons har-

mónicos, HMM segue até 2 contornos de pitch.

Finalmente o algoritmo de Viterbi selecciona o contorno mais verosímil.

C) Extracção de características

Em seguida o autor cria unidades T-F (Time-Frequency), retira informação destas e fornece-a à

secção de classificação.

A extracção de características tem como entrada o contorno da envolvente espectral mais verosímil

calculado pelo módulo de detecção da envolvente espectral.

As unidades T-F são criadas passando a envolvente espectral por um filtro gammatone de 128

canais dividindo-o depois em frames de 16ms com 50% de overlap.

Para cada unidade T-F são extraídas:

• Energia

• Autocorrelação

• Correlação com canais cruzados

• Correlação com envelope de canais cruzados

Na fase seguinte o algoritmo forma segmentos unindo unidades T-F contínuas baseando-se na sua

continuidade temporal e correlação de canal cruzado. Apenas as unidades T-F com energia e corre-

lação de canal cruzado elevadas são consideradas.

As características de cada unidade são o input da secção de classificação deste método que será

discutida posteriormente.

D) Classificação

A etapa de classificação recebe as características de unidades T-F calculadas na etapa anterior.

Comparando a informação de periodicidade local indicada na autocorrelação duma unidade T-F à

periodicidade estimada da voz no mesmo frame, cada unidade é catalogada de:

• Voz dominante

• Instrumento dominante


É usada a envolvente espectral detectada numa secção anterior para classificar cada unidade T-F.

Filtros que respondam a múltiplos harmónicos terão as suas respostas moduladas em amplitude.

Para resolver este problema dos harmónicos, o algoritmo extrai o rácio de modulação de amplitude

(AM) para cada unidade e compara-o com o rácio AM com o período estimado do pitch. Esta reso-

lução do problema foi apenas mencionada em [3].

No último passo deste algoritmo, segmentos onde a maioria das unidades é classificada de voz

dominante são agrupados formando o sinal de voz.

2.2 Analise de sinais de voz

Depois de realizada com sucesso a separação da voz nos sinais de música é possível aplicar técnicas

de análise de sinais de voz para obter diversas informações como por exemplo:

• Identificação do cantor

• Identificação de múltiplos cantores

• Transcrição de letras

• Reconhecimento automático de letras e seu alinhamento (ex. Karaoke)

• Qualidade do cantor

• Estilo musical

• Identificação do idioma

Em seguidas serão apresentadas 4 técnicas de análise de sinais de voz:

1) Identificação do cantor

2) Identificação de mudanças de orador

3) Extracção do timbre vocal para comparação com outras musicas

4) Aglomeração de músicas segundo o seu cantor

2.2.1 Identificação do cantor


Em [2] o autor primeiro utiliza uma segmentação que separa o sinal de música em secções vocais e

não-vocais e que já foi explicado na secção 2.1.1.1.

Este sistema tenta identificar automaticamente o cantor extraindo características da voz em músicas

e comparando-as com uma base de dados.

A extracção de características é feita por meio de análises LPC (Linear Predictive Coding) e War-

ped LPC.

O objectivo da análise LPC é obter uma estimativa do sinal baseado em x análises anteriores. Para o

caso foram usados 12 coeficientes. Esta análise é semelhante a um filtro da fonte onde o ar é modu-

lado para formar os sons pretendidos. Os coeficientes obtidos podem ser usados para determinar a

localização dos pólos que normalmente corresponde à localização das formantes do tracto vocal.

O problema desta análise é que trata todas as frequências numa escala linear. Contudo o ouvido

humano não ouve todos os sons da mesma maneira o que leva investigadores a sugerir que se faça

um reajustamento da escala.

A análise Warped LPC faz precisamente essa conversão de frequências baseando-se na escala de

Bark. Esta é uma escala psicoacustica que mede a sonoridade nas primeiras 24 bandas criticas da

audição.

O autor utilizou cada uma das análises em separado e um método que unia as duas análises. Na fase

de testes ficou provado que a melhor solução é usar as duas análises (LPC e Warped LPC).

A classificação foi realizada utilizando 2 classificadores previamente treinados:

• GMM(Gaussian Mixture Model)

• SVM(Support Vector Machine)

Para determinar os parâmetros gaussianos que melhor modelizam cada classe usa-se a EM (maxi-

mização esperada). EM é um algoritmo iterativo que converge em parâmetros que são localmente

óptimos de acordo com a função de verosimilhança logarítmica. É também útil realizar a PCA

(Analise de Princípios de Componentes) antes de EM pois normaliza a informação facilitando o

papel do mesmo. PCA é uma rotação Multidimensional da informação no eixo de máxima variân-

cia.

SVM baseia-se em técnicas de redução de erros estatísticos aplicado a um domínio de machine

learning. SVM funciona computando um hiperplano óptimo que consegue separar linearmente 2

classes de informação. Estes hiperplanos simplificam-se num conjunto de multiplicadores Lagrange

para cada caso de treino. O conjunto de pontos dentro dos vectores dimensionais de treino Lagran-

ges diferentes de zero são os SV (vectores de suporte). A máquina guarda os SVs e aplica-os a novo

sinal de teste para futura classificação.


2.2.2 Identificação de mudanças de orador

Em [7] o autor apresenta 3 sistemas de identificação de mudança de orador baseados em BIC (Bayesian Information Criterion).

O primeiro investiga as características do AudioSpectrumCentroid e do AudioWaveformEnvelope,

aplica em seguida um threshold dinâmico e um esquema de fusão. Finalmente é aplicado o BIC.

O segundo sistema é um sistema em tempo real que utiliza os line spectral pairs e o BIC para vali-

dação dum eventual ponto de mudança de orador.

O terceiro método utiliza a distância euclidiana e a estatística Hotelling T2 seguido do BIC.

BIC é um critério estatístico para escolha de modelos. Este algoritmo mede o peso do favorecimen-

to de um modelo em relação a outro.

2.2.2.1 1º Sistema

Este sistema divide o sinal de entrada em pedaços de potêncial mudança de orador. Em seguida o

sinal é analisado em várias etapas para determinar se os pontos detectados correspondem realmente

a mudanças de orador. Após cada etapa o número de pedaços diminui aumentando também o tama-

nho de cada um. Quanto maior cada pedaço, maior é a performance pois existe mais informação

para analisar, minimizando por isso os erros.

O sistema é constituído por 10 etapas que realizam testes diferentes de mudança de orador:

1) MFCCs para as 4 primeiras etapas

5) Máxima magnitude DFT

6) STE (Short Time Energy)

7) MFCCs

8) AudioSpectrumCentroid

9) Máxima magnitude DFT

10) AudioWaveformEnvelope

Todos os oradores são representados com uma densidade de probabilidade que está constantemente

a ser renovada devido ao aumento dos pedaços. O thresholding dinâmico refere-se apenas a caracte-

rísticas escalares como a magnitude máxima da DFT, STE e AudioWaveformEnvelope.


2.2.2.2 2º Sistema

Este sistema faz uma amostragem do sinal de entrada a 8khz e aplica pré-enfase. Em seguida o sinal

é dividido em frames de análise de 25ms sem overlap e são extraídos coeficientes LSP de ordem 10.

A detecção de mudança de orador é executada usando o cálculo da distância entre segmentos de voz

consecutivos. Cada segmento é constituído por 55 frames. Assumindo que os coeficientes LSP

seguem uma distribuição gaussiana cada segmento pode ser modulado por um sistema gaussiano.

É utilizado um threshold automático que se baseia nos valores das N distâncias anteriores entre

segmentos.

Para reduzir falsos alarmes é utilizado o BIC que faz a validação de potenciais pontos de mudança

de orador.

2.2.2.3 3º Sistema

Este sistema está dividido em 3 módulos. No primeiro módulo são investigadas 24 características e

é aplicado um algoritmo de selecção que escolhe as 5 melhores características a serem usadas. Estas

são:

• Média da magnitude da DFT

• Delta AudioEnvelopeWaveform

• Media da STE

• AudioEnvelopeWaveform

• Magnitude delta da DFT

Cada sinal é segmentado em janelas de duração de 2 segundos e as características são calculadas

para 2 janelas adjacentes. É utilizado um threshold ad-hoc para determinar se existe um ponto de

mudança entre as janelas.

No segundo modulo são usadas MFCCs como características juntamente com a distância euclidiana

seguido da estatística Hotelling T2 .

No módulo final é implementada a BIC que produz o conjunto final de pontos de mudança de ora-

dor.

Conclui-se que o primeiro sistema é mais exacto mas tem um tempo de execução elevado. O segun-

do sistema favorece operações em tempo real mas não obtém resultados tão seguros como o primei-

ro. O terceiro sistema tenta compensar entre os 2 primeiros.


2.2.3 Sistema de procura de timbres de voz similares

Em [6] o autor desenhou um sistema que procura por canções numa base de dados que tenham tim-

bres vocais semelhantes. O autor consegue atingir este objectivo comparando vectores que contêm

as características dos sinais de voz de cada música.

O sinal de entrada é inicialmente trabalhado no sentido de reduzir o acompanhamento musical para

as características vocais serem mais fáceis de extrair. Este processo foi explicado em 2.1.1.2.

O sinal ressíntetizado serve de input para esta secção. Aqui será submetido a dois tipos de análise:

• Extracção de LPMCCs (LPC-derived Mel Cepstral Coefficients)

• Extracção de ∆F0

Estas duas analisem são realizadas separadamente mas contribuem ambas para a construção do vec-

tor de características que será usado na secção de classificação.

A extracção de LPMCCs trabalha sobre os envelopes espectrais da voz pois sabemos que é aqui que

as suas características estão espelhadas. O autor refere que se poderia usar MFCC (Mel Frequency

Cepstral Coefficients) mas este não representa as características com tanto sucesso.

A extracção de ∆F0 representa a dinâmica das trajectórias de F0 pois o canto tende a possuir varia-

ções temporais na sua frequência fundamental.

A classificação é realizada utilizando um selector de frames seguros.

Como a F0 da melodia é estimada como a mais predominante em cada frame, a ressíntese dos sinais

de áudio podem conter sons vocais e/ou instrumentais. Conclui-se por isso que poderão existir

regiões pouco seguras onde os outros acompanhamentos musicais são predominantes.

A secção de escolha segura de frames remove estas frames pouco seguros recorrendo a um método

de thresholding.

Para se proceder a esta separação utilizam-se 2 modelos gaussianos:

• GMM λv Vocal – É treinado em vectores de características extraídas de secções vocais

• GMM λn Não-vocal – É treinado nos vectores extraídos de secções intermédias.

É difícil escolher um threshold universal para uma grande variedade de músicas pois este pode ser

muito alto para algumas músicas e demasiado baixo para outras. Definimos por isso o threshold

como sendo dependente das canções de maneira a que uma percentagem fixa dos frames duma can-

ção sejam escolhidos como seguros.


Após serem escolhidos os frames seguros é possível proceder ao cálculo de similaridade. Este cál-

culo utiliza os vectores de características da música escolhida fazendo uma distribuição de probabi-

lidade usando GMM. Deste modo é possível comparar esta música às que se encontrem na base de

dados.

2.2.4 Aglomeração de músicas segundo o seu cantor

Em [14] o autor utiliza um classificador estatístico com modelos paramétricos treinados usando um

acompanhamento vocal para realizar a segmentação do sinal de música.

O classificador consiste num processador de sinal que converte ondas digitais e vectores espectrais

seguido dum processador estatístico que modeliza, iguala e toma decisões. Possui 2 fases, a de trei-

no e a de teste.

Durante a fase de treino a base de dados da música forma 2 modelos (vocal e não-vocal) GMM.

Durante o teste existe varias combinações de tomada de decisões:

1) Baseadas em frames

2) Segmentos de comprimento fixo

3) Segmentos homogéneos

Decisão baseada em frames

Usando um threshold, o decisor pode hipotizar se a frame é vocal ou não-vocal.

Decisão baseada em segmentos de comprimento fixo

Como melhoramento do exemplo anterior, podemos designar uma classificação por segmento.

Acumulando as semelhanças de frames ao longo do período conseguem-se resultados estatistica-

mente mais seguros. Contudo segmentos longos correm o risco de cruzar múltiplas fronteiras

vocais/não-vocais.

Decisão baseada em segmentos homogéneos

Podem-se obter melhores resultados se se juntarem segmentos adjacentes que não cruzem fronteiras

vocais/não-vocais. Faz-se a aglomeração de vectores dando a cada frame um índex associado ao

vector de características. A cada segmento é dada o majorante do índex dos seus frames constituin-


tes e segmentos adjacentes são juntados como um segmento homogéneo. A classificação é feita por

segmento homogéneo por meio dum threshold.

Após a segmentação segue-se a extracção das características a analisar.

Com o objectivo de agrupar os segmentos por cantor, as características deste devem ser destiladas

da mistura e acompanhamento. O autor utiliza GMMs para criar um modelo que analisa os segmen-

tos vocais e não vocais criando vectores para cada um deles.

Finalmente para comparar e aglomerar os cantores, cada gravação é actualizada contra cada modelo

solo de cada cantor. Da secção anterior são criados um modelo solo e outro de fundo. Usando o

modelo a solo com a porção vocal da gravação é calculada a aproximação.

Capítulo 3

3. Implementações previstas

O objectivo principal deste projecto é criar um método eficaz de separação de voz em sinais de

música. Como tal os primeiros esforços serão gastos no desenvolvimento desse método.

Se for possível criar um bom método de separação de voz em sinais de músicas o passo seguinte

será a análise de métodos que permitam extrair informações do sinal de voz para diferentes objecti-

vos como por exemplo identificação do cantor, identificação de mudanças de orador, extracção do

timbre vocal para comparação com outras musicas ou aglomeração de músicas segundo o seu can-

tor.

Para a separação de voz será necessário estudar 3 campos distintos:

1) Windowing ou divisão do sinal de entrada em frames de análise

2) Extracção de características

3) Classificação

Pretende-se encontrar uma configuração para cada um dos campos que beneficie a performance do

sistema. Será preciso analisar cada um dos campos separadamente e em seguida realizar as várias

combinações possíveis medindo os resultados.

Para o primeiro campo pretende-se descobrir qual a divisão que melhor potência a extracção de

características ou permite um melhor rendimento dos classificadores. As frames podem ser dividi-

das em frames fixos de vários comprimentos ou então podem ser usados frames dinâmicos que se

ajustam a cada sinal de música. Exemplos desta última divisão foram usados em [12] onde o autor

dividiu o sinal de entrada em frames correspondentes ao tempo de batida.

Para o segundo campo é necessário estudar diversas características de maneira a determinar a sua

utilidade para os classificadores. Além de medir a utilidade deve-se também encontrar os algoritmos

de processamento de sinal que melhor ajudem a extrair cada característica. Algumas das caracterís-

ticas a serem estudadas já foram mencionadas neste relatório, são elas:

CAPÍTULO 3: IMPLEMENTAÇÕES PREVISTAS 38

• Coeficientes PLP[9]

• HA-LFC[12]

• Modulação de energia a 4Hz[8]

• Percentagem de frames de baixa energia[8]

• Ponto espectral de mudança[8]

• Centroíde espectral[8]

• Fluxo espectral[8]

• ZCR[8]

• Magnitude residual da ressíntese cepstrum[8]

• Impulso métrico[8]

Para o campo da classificação à imagem dos campos anteriores o uso de um certo classificador pode

aumentar a performance final, por isso o ideal será testar vários tipos de classificadores. O estudo de

classificadores como GMM, HMM, SVM e Redes Neuronais parecem ser as escolhas mais adequa-

das.

Para cada classificador sugere-se a criação de um modelo de classificação geral de voz. No entanto

existem zonas onde a classificação é incerta podendo resultar em erros. Para evitar este problema é

possível criar diferentes modelos (mais específicos) onde estes pontos obtenham uma classificação

superior e possam ser classificados com segurança. Alguns deste modelos podem ser relativos ao

género musical e/ou à secção da música[12].

• Género Musical. As características do cantor e da própria música variam para cada estilo

musical. Alguns exemplos de estilos musicais a serem criados:

o Rock

o Jazz

o Pop

o Opera

• Secções de música:

o Intro

o Verso

o Chorus

o Bridge

CAPÍTULO 3: IMPLEMENTAÇÕES PREVISTAS 39

o Outro

Resumindo, na tabela seguinte encontram-se os estudos a realizar.

Campo Estudos

Windowing Frames fixos ou dinâmicos e qual o tamanho

Extracção de características Quais as relevantes e qual o respectivo processamento de sinal

Classificação Qual classificador e quais os modelos para cada um deles

Tabela 2:Resumo de Implementações previstas para separação de voz

Capítulo 4

4. Planificação do trabalho de disserta-ção

Como referi no capítulo anterior a dissertação pode ser dividida em duas etapas, a de separação de

voz dos sinais de música e análise dos sinais de voz.

Além destas duas etapas existem mais quatro objectivos que tem de ser cumpridos:

• Pagina web – Servirá para apresentar o projecto e para registar a evolução do mesmo.

• Relatório de Progresso – A ser entregue até ao fim das 4 primeiras semanas este relatório

servirá para determinar se o projecto está dentro dos prazos previstos e se o plano de estudos

previsto deve ser alterado. Alem disso este relatório poderá servir para alterar ou adicionar

alguns objectivos.

• Relatório Final – A versão final, após aprovação, será impressa, assinada pelo candidato e

pelo júri e arquivada no SDI .

• Apresentação Final – Apresentação pública do trabalho de investigação ou projecto final,

em formato de workshop, eventualmente acompanhado de uma sessão de posters ou de

outras formas de apresentação multimédia.

Em seguida apresentarei os plano de trabalhos em separado para cada etapa apesar de ambas faze-

rem parte dos objectivos da dissertação.

CAPÍTULO 4: PLANIFICAÇÃO DO TRABALHO DE DISSERTAÇÃO 41

Para a separação de voz dos sinais de música segue-se o seguinte plano :

Figura 14:Plano de trabalhos de separação de voz

Para a etapa de análise de sinais de voz o plano de trabalhos é o seguinte:

Figura 15:Plano de trabalhos da análise de voz

Capítulo 5

5. Conclusões

Pela análise dos métodos utilizados por alguns investigadores é possível verificar que a separação

de voz em sinais de música está ainda pouco desenvolvida. Existem muitos métodos mas nenhum

deles pode ser considerado de ideal. Apesar deste facto é possível que com o aprofundamento da

análise de algum deles ou a integração com outro método seja possível obter melhores resultados.

A falta de um separador de voz robusto afecta a performance dos métodos de análise de voz pois o

sinal de entrada pode conter informações que não sejam relativas à voz (instrumentos, ruído). Por

muito fiáveis que sejam estes métodos, se o sinal de entrada não for de qualidade, naturalmente que

erros surgirão como por exemplo erro na identificação do cantor ou detecção errada de mudança de

orador. Torna-se por isso essencial que se concentrem atenções na criação de um método robusto de

separação de voz antes de se proceder ao melhoramento de técnicas de análise de voz.

O uso de algoritmos de processamento de sinais como ferramenta única de separação de voz

demonstraram ser algo limitados, sendo a sua performance inferior a outros métodos de separação

aqui apresentados. Um dos seus problemas é o uso de um threshold fixo que cria uma zona de incer-

teza já que alguns segmentos são escolhidos perto do limite podendo por isso ser mal classificados.

Esta falha pode ser compensada pela utilização de classificadores que conseguem medir o peso de

cada valor de cada característica diminuindo a incerteza.

Referências Bibliográficas

[1] Martín Rocamora, Perfecto Herrera. Comparing audio descriptors for singing voice detection in

music audio files. Instituto de Ingeniería Eléctrica – Facultad de Ingenier´ıa de la Universidad de la

República.

[2] Kim, Y. E. and Whitman, B. P. (2002). Singer identification in popular music recordings using

voice coding features. In Proceedings of International Conference on Music Information Retrieval,

pages 164–169.

[3] Y.Li and D.Wang, Singing voice separation from monaural recordings in Proc. of Int.Conf. on

Music Information Retrieval (ISMIR), 2006.

[4] Emanuele Pollastri ,Some Considerations About Processing Singing Voice for Music Retrieval .

Dipartimento di Scienze dell’Informazione Università degli Studi di Milano

[5] M. Ryynänen and A. Klapuri, Transcription of the singing melody in polyphonic music in Proc. Int.

Conf. Music Inform. Retrieval, 2006.

[6] Hiromasa Fujihara and Masataka Goto, A Music Information Retrieval System Based on Singing

Voice Timbre. National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)

[7] Automatic Speaker Segmentation using Multiple Features and Distance Measures: A Comparison

of three Approaches .Margarita Kotti, Emmanouil Benetos, Constantine Kotropoulos Department of

Informatics, Aristotle Univ. of Thessaloniki. Luís Gustavo P. M. Martins, Jaime Cardoso INESC Porto,

Porto.

[8] E. Scheirer and M. Slaney. Construction and evaluation of a robust multifeature speech/music

discriminator .Proc. ICASSP, Munich, April 1997.

[9] A. L. Berenzweig and D. P. W. Ellis, Locating Singing Voice Segments Within Music Signals.

Presented at IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, New Paltz,

NY, 2001.

[10] Li, Y. and Wang, D. (2007). Separation of singing voice from music accompaniment for monaural

recordings. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing.

[11] Mathieu Lagrange, Member, IEEE, Luis Gustavo Martins, Jennifer Murdoch, Student Member,

IEEE, and George Tzanetakis, Member, IEEE. (2002).Normalized Cuts for Predominant Melodic

Source Separation.

[12] T. L. Nwe, A. Shenoy, and Y. Wang, Singing voice detection in popular music in Proc. 12th

Annu. ACM Int. Conf. Multimedia, 2004, pp.

[13] Davide Rocchesso and Pietro Polotti (2007), Sound to Sense, Sense to Sound A State of the Art in

Sound and Music Computing

[14] Wei-Ho Tsai, Hsin-Min Wang, Dwight Rodgers, Shi-Sian Cheng, and Hung-Ming Yu. Blind

Clustering of Popular Music Recordings Based on Singer Voice Characteristics . Institute of

Information Science, Academia Sinica Nankang, 115, Taipei, Taiwan, Republic of China

Descrever Voz em Sinais de Música

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