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在音樂信息檢索領堿，主旋律的提取是一項非常困難的工作。復調音樂中的不冋同聲源相互影響，導致主旋律音高序列不連續，使旋律原始音高準確率降低。針對這一問題，設計了増強音高顯著性表示和自動旋律跟蹤的 CNN-CRF模型。為了更妤地提取諧波信息，提岀利用結構化的數據來加強SF-NMF計算的初始顯著性表示，并在動態規劃框架下結合旋律特征和音高的平滑約束條件在音高空間尋找最優的演變路徑。實驗表明，所提方法得到了較好的旋律提取結釆，且在兩個測試數據集上的原始音高準確率均高于其他參考方法，通過對比不同輸入驗證了結構化數據能加強顯著性表示并彌補SF-NMF對音高的誤判。
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