Quellen Separation in Anwendung auf Extraktion einer Gesangsstimme aus 2-Kanal Audioaufnahmen

Quellen Separation ist Gegenstand aktueller Forschungsarbeiten im Bereich ”music information retrieval“ nicht zuletzt, weil sie in vielen Fällen die Grundlage für die Gewinnung weiterer Informationen aus einer musikalischen Aufnahme darstellt. Die Bestimmung einzelner musikalischer Komponenten eines Audiosignals erleichtert z.B. die Transkription. Diese Arbeit beschäftigt sich im speziellen mit der Extraktion des Hauptgesangs, mit dem Ziel eine möglichst unverfälschte Gesangsstimme zu erhalten. Diese soll anschließend vom Originalsignal entfernt werden, was die Verwendung des resultierenden Signals (Begleitung) zur Bestimmung weiterer musikalischer Informationen oder für Karaokeanwendungen ermöglichen soll. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt jedoch auf der Extraktion des Gesangs, um weiterführende Aufgabenstellungen, wie z.B. Sängeridentifizierung oder Texterkennung, welche jedoch nicht Gegenstand dieser Arbeit sind zu ermöglichen. Der Entwurf sowie die Implementierung einer geeigneten Methode soll hierzu untersucht werden. Mögliche Ansätze beinhalten gängige Wahrscheinlichkeitsmodelle (Hidden Markov Models HMM, Gaussian Mixture Models GMM etc.) und/oder die Transkription der Gesangsmelodie.