摘要
本发明涉及人工智能与数字音频信号处理技术领域,具体公开了一种基于AI音效优化的K歌一体机智能调音方法,获取用户演唱的原始混合音频信号,并进行预处理;随后利用基于深度神经网络的多源音频分离模型对预处理音频进行处理,提取人声轨道及伴奏成分;接着从人声轨道中提取时频域特征,结合训练好的嗓音状态识别模型对用户的发声紧张程度进行量化评估;根据评估结果动态调整均衡器与动态范围压缩参数,实现自适应音效优化;将优化后的人声与伴奏合成并输出至监听设备;最后通过采集用户演唱表现与历史调音数据,构建个性化用户行为特征向量,并基于深度Q网络强化学习机制对系统策略进行在线微调,持续优化调音效果。
技术关键词
智能调音方法
人声
音效
音频
监听设备
深度神经网络模型
轨道
短时傅里叶变换
深度Q网络
梅尔频率倒谱系数
数字信号处理模块
深度网络结构
语音特征数据
动态
消除环境噪声
时序神经网络
迁移学习方法
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多模态注意力模型
情感特征
生成方法
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音频
动态融合机制
情感分析方法
情感分析系统
教师
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