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Singing voice detection with deep recurrent neural networks

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78 Citations (Scopus)

Résumé

In this paper, we propose a new method for singing voice detection based on a Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) Recurrent Neural Network (RNN). This classifier is able to take a past and future temporal context into account to decide on the presence/absence of singing voice, thus using the inherent sequential aspect of a short-term feature extraction in a piece of music. The BLSTM-RNN contains several hidden layers, so it is able to extract a simple representation fitted to our task from low-level features. The results we obtain significantly outperform state-of-the-art methods on a common database.

langue originaleAnglais
titre2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2015 - Proceedings
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages121-125
Nombre de pages5
ISBN (Electronique)9781467369978
Les DOIs
étatPublié - 4 août 2015
Evénement40th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2015 - Brisbane, Australie
Durée: 19 avr. 201424 avr. 2014

Série de publications

NomICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
Volume2015-August
ISSN (imprimé)1520-6149

Une conférence

Une conférence40th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2015
Pays/TerritoireAustralie
La villeBrisbane
période19/04/1424/04/14

Empreinte digitale

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