音高与旋律提取

该文把无参考修音做成逐音符序列编辑，用冻结 MusicBERT 加歌唱适配器理解上下文、两个修正头分开判断修不修和修多少、再用输入自身估计的调性先验重排候选，在真实业余对专业配对上把音高准确率从 73.25% 提到 83.43%，代价是 3.19% 的原本正确音符被误改。

该文比较固定分辨率线性短时傅里叶变换与谐波常数 Q 变换作为人声合唱多音高估计输入，在同一编码器下线性表示精度更高且每轮特征提取更快，但加长窗和扩大频带并无增益且结论受自动参考音高与同期录音条件限制。

针对幅度谱损失丢掉相位、难以端到端学准基频的问题，GOLF-inv 用加性声门源加状态空间格型声道滤波器做可微合成，以谐波支路波形误差加全信号谱损失做无监督训练，在歌声上实现相位对齐重建并直接读出瞬时频率与声门闭合时刻，但频谱失真仍不及使用外部基频的 GOLF。

针对逐帧基频估计后时序平滑易在连续坏帧锁定八度错误的问题，论文用可变 Q 变换互相关估计多跳相对音程并与绝对估计做 L1 联合优化，等价转为最小费用循环流用线性规划求解，在语音歌唱器乐上干净时接近维特比、白噪声低信噪比下提升更明显，但巴布尔噪声与强前端上收益有限且偏移集合依赖估计器。

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针对多尺度频谱损失对频率参数梯度无信息且纯频谱方法处理缺失基频困难的问题，该文用可微 CARFAC 听觉模型的稳定听觉图像提取音色归一化周期特征并结合最优传输距离做纯音音高匹配，在合成目标上改善了梯度方向准确性，但计算开销约为常规损失 30 倍且真实人声仍困难。

针对单声部音频基频估计要在噪声下保持准确同时可实时运行的问题，FCPE 用对数梅尔谱输入加深度可分离卷积主干做 360 类音高分类，在 MIR-1K 上报告 96.79% 粗音高准确率并以 0.0062 实时因子运行，代价是在极低信噪比白噪声等极端条件下仍明显掉点且依赖增强策略补泛化。

针对含谐波和噪声时基频滤波不准会拖累瞬时基频的问题，该研究用 Wave-U-Net 直接增强基频波形再求解析信号瞬时频率，在干净与加噪条件下取得更高的粗正确率，但干净强调制跟踪仍不及 NINJAL 且存在下采样混叠的待验证解释。

MIDIBack 把自动音高校正做成在统一符号序列上结合伴奏预测人声音符的任务，报告显示完整训练下总体 RPA 为 78.6%，而去掉伴奏后 Outshift 下 RPA 从 81.5% 降到 35.8%，代价是评估仍基于转录伪目标和合成走音而非人耳听感。

针对单帧变 Q 输入的单音高估计，论文把频率轴空洞卷积拆成秩 9 瓶颈使参数从 17787 降到 11397 且三库精度持平，并证明训练噪声下限从 +6.02 dB 压到 -20 dB 能把 -20 dB 处 RPA50 从 2.44 提到 22.41，代价是干净集掉 0.35 点，自研 C 内核以 83 kB 在四款 CPU 上快于 …

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该研究把演出中实时声音做音高检测并每轮生成 12 度动态音阶去重调键盘、合成与房间反馈，其最强证据是两年现场与房间反馈系统的可演奏性，代价是调音映射不稳定且无定量听感或稳定性评估。

该文把线性链条件随机场中的硬维特比解码换成温度控制的软最大值近似得到可微模块 dCRF，并在双声部干扰下的音高类别估计中显示 Toeplitz 约束的 dCRF-T 接近双向长短期记忆网络精度但参数少得多，而全参数 dCRF 提升有限。

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针对半监督歌声旋律提取中频域增强敏感与一致性正则化丢弃约半数无标注数据的问题，论文提出分频带扩散增强、全局-类别置信筛选与通道交叉注意力三模块组合，在 ADC2004 等四套测试上相对 MCSSME 的 OA 提升 0.9% 至 7.7%，代价是引入扩散迭代与记忆库等额外结构与调参面。