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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre Score-informed Syllable Segmentation For Jingju A Cappella Singing Voice With Mel-frequency Intensity Profiles
    Auteur principal Rong Gong
    Co-auteurs Nicolas Obin, Georgi Dzhambazov, Xavier Serra
    Colloque / congrès International Workshop on Folk Music Analysis (FMA). Malaga, Spain : 2017
    Comité de lecture Oui
    Année 2017
    Statut éditorial Accepté - publication en cours
    Résumé

    This paper introduces a new unsupervised and score-informed method for the segmentation of singing voice into syllables. The main idea of the proposed method is to detect the syllable onset on a probability density function by incorporating a priori syllable duration derived from the score. Firstly, intensity profiles are used to exploit the characteristics of singing voice depending on the Mel-frequency regions. Then, the syllable onset proba-bility density function is obtained by selecting candidates over the intensity profiles and weighted for the purpose of emphasizing the onset regions. Finally, the syllable duration distribution shaped by the score is incorporated into Viterbi decoding to deter- mine the optimal sequence of onset time positions. The proposed method outperforms conventional methods for the segmentation of syllable on a jingju (also known as Peking or Beijing opera) a cappella dataset. An analysis is conducted on precision errors to provide direction for future improvement.

    Mots-clés singing voice / syllable segmentation / score-informed
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Gong17a
    Adresse de la version en ligne http://architexte.ircam.fr/textes/Gong17a/index.pdf

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.