本项目算法基于深度学习卷积神经网络，完成歌唱声音频文件的旋律提取和后续的结果检测。
项目中的深度学习卷积神经网络架构基于算法DeepConvSep。
主机环境：Ubuntu18.04+Python3.6
显卡驱动：NVIDIA CUDA 10.1
依赖库安装：
pip install numpy scipy pickle cPickle climate theano
pip install https://github.com/Lasagne/Lasagne/archive/master.zip
项目中的训练集和测试集均从iKala数据库中获得。
训练集使用iKala数据集中人声、伴奏声以左右声道分开的部分。
python -m examples.ikala.compute_features --db '/path/to/iKala/'
THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=cuda,floatX=float32,lib.cnmem=0.95 python -m examples.ikala.trainCNN --db '/path/to/iKala/'
测试集使用iKala数据集中人声、伴奏声混合的部分。
python separate_ikala.py -i <inputfile> -o <outputdir> -m <path_to_model.pkl>
音高跟踪采用pYIN算法，可在Sonic Visualizer中运行。
本项目的结果分析基于MIREX旋律提取及音高跟踪比赛的评判标准，通过RPA-OA-test.m文件计算实验结果的RPA及OA。