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基于时频复值特征的多尺度扩张DenseNet条件源分离网络

向进 陈爱斌 彭伟雄 温治芳

郑州大学学报（理学版）2023，Vol.55Issue(5)：60-66,7.
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郑州大学学报（理学版）2023，Vol.55Issue(5)：60-66,7.DOI:10.13705/j.issn.1671-6841.2022166

基于时频复值特征的多尺度扩张DenseNet条件源分离网络

Multi-scale Dilated DenseNet Conditioned Source Separation Network Based on Time-frequency Complex-valued Features

向进 1陈爱斌 1彭伟雄 2温治芳1

作者信息

  • 1. 中南林业科技大学 计算机与信息工程学院 湖南 长沙 410004||中南林业科技大学人工智能应用研究所 湖南 长沙 410004
  • 2. 湖南自兴人工智能科技集团有限公司 湖南 长沙 410205
  • 折叠

摘要

关键词

音乐源分离/DenseNet/复值特征/GFiLM/扩张密集块

Key words

music source separation/DenseNet/complex-valued features/GFiLM/dilated dense block

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

向进,陈爱斌,彭伟雄,温治芳..基于时频复值特征的多尺度扩张DenseNet条件源分离网络[J].郑州大学学报（理学版）,2023,55(5):60-66,7.

基金项目

国家自然科学基金面上项目(62276276) （62276276）

湖南省研究生科研创新项目(20210879). （20210879）

郑州大学学报（理学版）

OA北大核心CSTPCD

1671-6841

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