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基于内容的音频与音乐分析综述 被引量：18
1
作者 张一彬 周杰 +1 位作者 边肇祺 郭军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期712-728,共17页
机器听觉包括三大研究领域:语音信号处理与识别、一般音频信号分析、基于内容的音乐信号分析.其中,语音信号处理与识别早已成为一个传统的研究热点.随着信息科学与技术的迅速发展,基于内容的音频与音乐信号分析也逐渐成为一个新的研究热... 机器听觉包括三大研究领域:语音信号处理与识别、一般音频信号分析、基于内容的音乐信号分析.其中,语音信号处理与识别早已成为一个传统的研究热点.随着信息科学与技术的迅速发展,基于内容的音频与音乐信号分析也逐渐成为一个新的研究热点,近几年来取得了大量研究成果.文章将对1990年以后该领域上所取得的研究成果进行综述,包括基于内容的音频或音乐信号自动分类、分割、检索以及音乐作品自动分析等内容. 展开更多
关键词 音乐分类 识别 分割 检索 音乐分析 自动摘要 音频信号处理 模式识别
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再论“原生态”音乐 被引量：16
2
作者 桑德诺瓦 《音乐探索》 CSSCI 2011年第3期25-29,共5页
本文为笔者2004年《质疑"原生态"音乐》(载《艺术评论》2004第4期)的续篇,也是笔者时隔7年后对这一命题的再思考;2004年以来,原生态音乐在现代媒体的追捧下,逐步受到大众(传媒受众)与小众(行业学界)群体的普遍关注;原生态音... 本文为笔者2004年《质疑"原生态"音乐》(载《艺术评论》2004第4期)的续篇,也是笔者时隔7年后对这一命题的再思考;2004年以来,原生态音乐在现代媒体的追捧下,逐步受到大众(传媒受众)与小众(行业学界)群体的普遍关注;原生态音乐即指原有(或原始)的、未经(或极少)变异的、未经(或较少)"污染"的音乐品种。其存留需要有几个前提或基础;原生态音乐的基本内涵应该是一种开放与共融的综和。依其表现与存在方式,可再细分为:原生态、次生态、再生态、衍生态……最后再回到更高一层面的"生态"结构;当下,假"原生态"音乐现象营造氛围,借"原生态"音乐现象打造品牌,用"原生态"音乐现象锻造精品,为"原生态"音乐现象铸造永恒的举动此起彼伏。以原生态音乐"聚名"、用原生态音乐"说事"的现象和案例也可谓充斥耳目、泛滥谓灾。因此,有必要对原生态音乐作更进一步的阐述、论证或规范。 展开更多
关键词 原生态 原生态音乐 定义 分类 再思考
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少数民族音乐的“继承人”与“传承人”——以责任主体为中心的民族非遗保护 被引量：15
3
作者 李歆 《贵州民族研究》 CSSCI 北大核心 2016年第1期91-94,共4页
少数民族音乐非遗保护强调的是艺种的原生态魅力以及民族文化的特殊智慧、经历以及情趣,有赖于少数民族民间音乐工作者这一音乐实践主体的选择与操演,随着民族音乐文化"非遗"概念的提出,少数民族音乐"传承人"与&qu... 少数民族音乐非遗保护强调的是艺种的原生态魅力以及民族文化的特殊智慧、经历以及情趣,有赖于少数民族民间音乐工作者这一音乐实践主体的选择与操演,随着民族音乐文化"非遗"概念的提出,少数民族音乐"传承人"与"继承人"等相关认定与资助制度开始进入研究视野,意味着以"项目"为对象的非遗保护传统转向以责任主体为中心的民族音乐非遗保护模式,对此改善非遗"继承人"与"传承人"认定的机制缺陷,辅助传统民族文化语境中的音乐工作者适应社会变迁,坚守少数民族音乐文化沿成习得的艺种土壤是本文探讨的主要方向。 展开更多
关键词 少数民族 民族音乐 分类扶持 责任主体 档案建设
原文传递
基于MFCC和HMM的音乐分类方法研究 被引量：9
4
作者 张燕 唐振民 +1 位作者 李燕萍 邹益 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2008年第4期112-114,共3页
采用基于Mel倒谱系数特征的隐马尔可夫模型对音乐进行分类.对音乐通过有监督的学习方式进行聚类,分类时将测试样本归入似然值最大的类别,对同一音频抽取若干样本,对样本识别结果采用投票法判定该音频的音乐类别,使分类的准确率得到进一... 采用基于Mel倒谱系数特征的隐马尔可夫模型对音乐进行分类.对音乐通过有监督的学习方式进行聚类,分类时将测试样本归入似然值最大的类别,对同一音频抽取若干样本,对样本识别结果采用投票法判定该音频的音乐类别,使分类的准确率得到进一步的提高.仿真实验对4种分类器在有干扰和无干扰的环境下的分类性能进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的抗干扰能力和正确率. 展开更多
关键词 MEL倒谱系数 音乐分类 隐马尔可夫模型
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基于文本挖掘与神经网络的音乐风格分类建模方法 被引量：9
5
作者 张键锋 王劲 《电信科学》 北大核心 2015年第7期80-85,共6页
针对人工区分音乐风格会造成音乐风格关系不清以致混乱和某些歌曲难以人工划分其风格等问题,以歌曲的歌词数据为基础,分析歌曲所表达的情感,以划分其归属。运用机器学习算法的BP神经网络,建立一个音乐风格预测模型,对模型进行了合理的... 针对人工区分音乐风格会造成音乐风格关系不清以致混乱和某些歌曲难以人工划分其风格等问题,以歌曲的歌词数据为基础,分析歌曲所表达的情感,以划分其归属。运用机器学习算法的BP神经网络,建立一个音乐风格预测模型,对模型进行了合理的理论证明和推导。实验选用MATIAB作为建模工具.根据算法自身特点确定训练参数。随机从数据集中抽取10%的记录作为测试。该方法的结果显示,理论结果与数据模拟结果比较吻合.准确率达到80%。 展开更多
关键词 神经网络 文本挖掘 网络爬虫 音乐分类
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音乐平台中音乐分类体系的用户心智模型研究——以高校学生群体为例 被引量：8
6
作者 薛翔 赵宇翔 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第2期1-12,共12页
【目的】从用户体验角度探索音乐平台中的音乐分类体系,为音乐平台中音乐分类体系的优化和相应检索模式的设计提出建议。【方法】借鉴心理学领域的心智模型理论,以网易云音乐为实验平台对高校学生群体开展两轮实验,探究用户在实际音乐... 【目的】从用户体验角度探索音乐平台中的音乐分类体系,为音乐平台中音乐分类体系的优化和相应检索模式的设计提出建议。【方法】借鉴心理学领域的心智模型理论,以网易云音乐为实验平台对高校学生群体开展两轮实验,探究用户在实际音乐信息交互行为中关于音乐分类体系的心智模型静态结构。【结果】对实验结果进行聚类分析后,得到多层次型、单层次型和混合型三种用户心智模型。【局限】由于样本数量的限制和被试年龄层次较为集中,因此在全体音乐用户的代表性方面仍有欠缺。此外,尚未考虑不同地域及文化水平对用户心智模型的影响。【结论】本文总结的三种用户心智模型能够为音乐平台检索模式的优化和交互体验的提升提供理论依据及行动参考。 展开更多
关键词 音乐信息行为 音乐分类 心智模型 用户信息交互
原文传递
基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型 被引量：8
7
作者 刘天华 《现代电子技术》 北大核心 2018年第19期173-176,182,共5页
电子音乐具有独特的节奏质感,传统电子音乐分类过程中,无法将多特征进行融合式的分类。为此,设计基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型。创建特征融合模块,进行自适应特征融合,根据自适应机制调整特征融合频率;利用神经网络元承... 电子音乐具有独特的节奏质感,传统电子音乐分类过程中,无法将多特征进行融合式的分类。为此,设计基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型。创建特征融合模块,进行自适应特征融合,根据自适应机制调整特征融合频率;利用神经网络元承接融合特征因子,形成分布式的电子音乐多特征分类结构;利用电子音乐特频效应完成特征融合分类,实现电子音乐分类模型的构建。实验数据表明,设计的电子音乐分类模型,能够以特征融合方式进行分类,并且分类结果十分精准。 展开更多
关键词 多特征融合 神经网络 电子音乐 分类模型 自适应多特征融合 多层感知分类
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基于SVM主动学习的音乐分类 被引量：8
8
作者 邵曦 姚磊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期127-133,共7页
提出了一种改进的SVM(支持向量机)主动学习方法,通过多次迭代提供给用户信息量最大的样本并将其加入训练集,可以大大减少人工标记样本所耗费的代价。为了评估分类器的性能,实验中对包含了五种音乐流派类别(舞曲、抒情、爵士、民乐、摇滚... 提出了一种改进的SVM(支持向量机)主动学习方法,通过多次迭代提供给用户信息量最大的样本并将其加入训练集,可以大大减少人工标记样本所耗费的代价。为了评估分类器的性能,实验中对包含了五种音乐流派类别(舞曲、抒情、爵士、民乐、摇滚)的801首音乐样本进行了分类,并在分类准确率的收敛速度和达到同等准确率下需要标注的样本数目两个方面验证了提出的SVM主动学习方法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 主动学习 音乐分类
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基于熵和支持向量机的音乐分类方法 被引量：7
9
作者 高林杰 张明 《计算机系统应用》 2014年第5期83-88,共6页
音乐分类研究已经持续多年,但目前检索效率并不理想.提出了一种基于熵和支持向量机的音乐分类方法.利用滤波器把音乐片段分解成不同的频率通道,然后通过离散傅里叶变换转换为频谱图后计算信息熵,并使用支持向量机在四个类别的音乐集上... 音乐分类研究已经持续多年,但目前检索效率并不理想.提出了一种基于熵和支持向量机的音乐分类方法.利用滤波器把音乐片段分解成不同的频率通道,然后通过离散傅里叶变换转换为频谱图后计算信息熵,并使用支持向量机在四个类别的音乐集上进行训练和测试.同时,比较了三种不同的滤波器,其中Bark滤波取得了80%的识别率,实验结果表明其比使用MFCC特征分类效果要好. 展开更多
关键词 音乐分类 滤波器 频谱图 信息熵 支持向量机
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基于AdaBoost的音乐情绪分类 被引量：5
10
作者 王磊 杜利民 王劲林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期2067-2072,共6页
随着流媒体应用的蓬勃兴起,音频信号的自动分类开始成为工程与学术关注的热点之一。根据音乐信号对乐曲表现的情绪进行分类,由于涉及音乐信号的社会属性和自然属性的综合表征与模糊分类,因此处理方法相应需要在各种传统表征与分类方法... 随着流媒体应用的蓬勃兴起,音频信号的自动分类开始成为工程与学术关注的热点之一。根据音乐信号对乐曲表现的情绪进行分类,由于涉及音乐信号的社会属性和自然属性的综合表征与模糊分类,因此处理方法相应需要在各种传统表征与分类方法的基础上进行机制筛选与架构优化。该文探讨了在AdaBoost算法,K-L变换和GMM模型的基础上构造弱分类器的方法,采用多层分类器结构,成功地实现了对音乐信号进行情绪分类。初步的实验对163首歌曲进行平静(Calm),悲伤(Sad),激动(Exciting)以及愉悦(Pleasant)4种类别的分类,训练集和测试集的分类准确率分别达到97.5%和93.9%,展示了这种方法的可行性和进一步发展的潜在价值。 展开更多
关键词 ADABOOST 音乐 情绪 音色 节奏 分类 K-L变换 多层分类器
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基于深度学习的音乐特征提取及流派分类 被引量：4
11
作者 杨汶雯 石梦荧 《长江信息通信》 2021年第5期9-11,共3页
音乐特征的正确提取对于音乐派别分类具有重要的指示作用。针对目前深度学习对于音乐分类的准确性较低的问题,首先从音乐特征角度进行改进,根据声学、信号学的基本理论,提出音乐特征指标体系。进一步,基于自适应粒子群优化神经网络的算... 音乐特征的正确提取对于音乐派别分类具有重要的指示作用。针对目前深度学习对于音乐分类的准确性较低的问题,首先从音乐特征角度进行改进,根据声学、信号学的基本理论,提出音乐特征指标体系。进一步,基于自适应粒子群优化神经网络的算法,提出音乐分类与鉴赏评价模型。最后,对涵盖六种音乐流派的600首音乐进行分类,以证明该模型的有效性。结果表明该模型对音乐类别的识别率较之前的研究有一定的提升,尤其对流行乐的识别效果最显著。 展开更多
关键词 小波变换 音乐基本要素 音乐流派 音乐分类 神经网络
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利用长短期记忆网络进行音乐流派的分类 被引量：5
12
作者 何丽 袁斌 《计算机技术与发展》 2019年第11期190-194,共5页
针对传统的基于人工标注的文本音乐分类存在人工标注成本高,易于出错,没有涉及到音乐本身的内容的问题,提出了一种基于音乐内容的分类方法,将深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)应用到音乐流派分类中。从包含10种音乐流派的1000首歌曲中... 针对传统的基于人工标注的文本音乐分类存在人工标注成本高,易于出错,没有涉及到音乐本身的内容的问题,提出了一种基于音乐内容的分类方法,将深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)应用到音乐流派分类中。从包含10种音乐流派的1000首歌曲中提取出梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度三个特征,将提取出来的特征数据输入到LSTM网络中进行训练,输出每种音乐类别的概率。对此,进行了三次实验。第一次是将梅尔倒谱系数,频谱质心作为特征数据输入到LSTM网络中,第二次是以频谱对比度和频谱质心作为特征数据,第三次是将梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度作为特征数据。从实验结果上看,当梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度作为特征数据时,模型的分类效果最好,分类准确率最高。实验结果表明,该方法在准确率上比玻尔兹曼机和卷积神经网络等方法都有所提升。 展开更多
关键词 音乐分类 长短时记忆网络 梅尔倒谱系数 频谱质心 频谱对比度
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基于深度置信网络的音乐配乐识别研究
13
作者 焦健 谢展鸿 《信息技术》 2024年第8期174-180,共7页
如何有效地管理与识别音乐元素信息是近年来数字音乐研究的重点。因此,基于深度置信网络提出一种音乐配乐识别算法,从多个角度对音乐特征信息进行提取,从音乐情感角度分析,对深度置信模型进行优化,最后将提取音乐特征数据输入到优化后... 如何有效地管理与识别音乐元素信息是近年来数字音乐研究的重点。因此,基于深度置信网络提出一种音乐配乐识别算法,从多个角度对音乐特征信息进行提取,从音乐情感角度分析,对深度置信模型进行优化,最后将提取音乐特征数据输入到优化后的深度置信模型完成音乐的识别分类。经实验分析,在不同音乐配乐标签的测试中,相较于其他识别模型,优化后深度置信识别模型能够更准确地识别各个情感标签,均值为91.14%,识别性能表现较好,可满足音乐配乐的识别与管理要求,该研究内容可以为音乐数据的检索与管理提供技术参考。 展开更多
关键词 深度置信 音乐识别 情感分类 多特征 配乐标签
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基于集成学习的音乐识别方法研究 被引量：4
14
作者 邱诚 王大海 +1 位作者 任伟家 邹权 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期184-187,203,共5页
随着信息和多媒体的发展,音乐数据变得更加丰富。如何能够高效地检索和管理音乐数据是一个挑战。音乐分类是音乐信息检索领域的一个关键问题,可以很好地管理不同类别的音乐数据。基于K-Means聚类的循环静态选择策略是一种双层选择集成模... 随着信息和多媒体的发展,音乐数据变得更加丰富。如何能够高效地检索和管理音乐数据是一个挑战。音乐分类是音乐信息检索领域的一个关键问题,可以很好地管理不同类别的音乐数据。基于K-Means聚类的循环静态选择策略是一种双层选择集成模型,它的第一层是通过基于聚类的选择策略在全部的基分类器中筛选出相互之间差异性较大的候选基分类器集合,然后通过第二层的循环静态选择策略进行第二轮的选择操作,并进行投票集成,以达到更好的集成效果。通过两组标准的音乐数据集验证了该策略的有效性。 展开更多
关键词 音乐信息检索 音乐分类 选择性集成学习 聚类 机器学习
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基于关联规则数据挖掘技术在音乐分类中应用 被引量：4
15
作者 张婷婷 《现代电子技术》 北大核心 2020年第1期99-101,106,共4页
为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律、分析和声;之后,对基于FP_Growth关联规则挖掘算法的音乐风... 为了提高音乐分类的精准性及个性化,提出基于关联规则的数据挖掘技术在音乐分类中的使用,解决单一轨道提取的局限性问题。首先,对音乐文件预处理进行分析,主要包括提取主旋律、分析和声;之后,对基于FP_Growth关联规则挖掘算法的音乐风格进行分析。因为FP_Growth算法只需要扫描两遍原始数据,对原始数据进行压缩具有较高的效率,所以将FP_Growth关联规则挖掘算法应用于音乐媒体的风格分类中,并且创建基于FP_Growth关联规则挖掘的音乐风格分类,减少所需频繁项集的数量,从而提高数据库扫描速度,在此过程中不需要候选项集,实现音乐分类过程中的数据挖掘;最后,对数据挖掘的效率进行Matlab测试,测试结果表示,相比基于LAD和Apriori算法的音乐风格分类,基于FP_Growth的音乐风格分类减少了I/O开销,提高了运行效率和分类的精准性。 展开更多
关键词 音乐分类 数据挖掘 关联规则算法 音乐风格分析 主旋律提取 FP_Growth
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一种基于音调的语音/音乐实时分类算法 被引量：4
16
作者 吴顺妹 许丽净 +1 位作者 许洪光 张钦宇 《电声技术》 2010年第2期66-68,共3页
语音/音乐的实时分类,在语音/音乐通用编码器中是尤其重要的。分析了语音和音乐的区别性特征,提出了一种利用音调分布特性和频谱倾斜度对语音和音乐进行实时分类的算法,并对分类结果进行简单平滑,使分类更为合理,从而提高音质。实验结... 语音/音乐的实时分类,在语音/音乐通用编码器中是尤其重要的。分析了语音和音乐的区别性特征,提出了一种利用音调分布特性和频谱倾斜度对语音和音乐进行实时分类的算法,并对分类结果进行简单平滑,使分类更为合理,从而提高音质。实验结果表明,此算法复杂度低,而且分类准确率高,实用性强。 展开更多
关键词 语音/音乐 分类 音调分布特性 子带音调个数比 频谱倾斜度
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基于基音频率的数字化音乐情感分类方法
17
作者 刘鹏 《自动化技术与应用》 2024年第7期158-162,共5页
为提升音乐分类准确率,提出基于基音频率的数字化音乐情感分类方法。其中通过添加滤波器对音乐信号进行预加重,引入帧移实施分帧处理,使用截断函数实施截断处理。基于多项式拟合设计AMDF基音频率检测算法,对预处理后的音乐信号进行数字... 为提升音乐分类准确率,提出基于基音频率的数字化音乐情感分类方法。其中通过添加滤波器对音乐信号进行预加重,引入帧移实施分帧处理,使用截断函数实施截断处理。基于多项式拟合设计AMDF基音频率检测算法,对预处理后的音乐信号进行数字化分析。提取Mel频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、共振峰参数等特征参数。基于CNN-LSTM构建音乐情感分类模型,完成数字化音乐情感分类。实验结果表明,该方法在不同情感类别与不同帧移大小下,分类准确率均较高,误报率均较低,性能较好。 展开更多
关键词 特征提取 基音频率 滤波器 数字化音乐 MEL频率倒谱系数 情感分类
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基于卷积神经网络的音乐流派分类 被引量：4
18
作者 陆欢 《电子测量技术》 2019年第21期149-152,共4页
针对单一特征建立的音乐流派分类模型导致误判、遗漏、错分的不足及其处理速度慢、效率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络的音乐流派分类方法。该算法首先采用倒谱系数提取音频的MFCC特征矩阵,以其特征值作为CNN神经网络的输入量对... 针对单一特征建立的音乐流派分类模型导致误判、遗漏、错分的不足及其处理速度慢、效率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络的音乐流派分类方法。该算法首先采用倒谱系数提取音频的MFCC特征矩阵,以其特征值作为CNN神经网络的输入量对音频信号进行训练,获取最优分类器用以作为训练器。将经典、乡村、重金属和摇滚四种音乐流派的音频信息通过最优分类器进行仿真实验。实验结果表明:卷积神经网络分类的平均分类效率可达88%,处理速度明显提升,降低误分类及错判率。 展开更多
关键词 音乐分类 音频特征 特征提取 CNN神经网络
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结合DCTM与HMM的音乐分类方法 被引量：4
19
作者 徐桂彬 邓伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4245-4249,4332,共6页
改进相关主题模型(correlated topic model,CTM)使其具有动态性,提出了动态相关主题模型(dynamic correla-ted topic model,DCTM),使用变分卡尔曼滤波推断模型的隐含主题参数。将DCTM作为降维模型与隐马尔克夫模型(hidden Markov model,... 改进相关主题模型(correlated topic model,CTM)使其具有动态性,提出了动态相关主题模型(dynamic correla-ted topic model,DCTM),使用变分卡尔曼滤波推断模型的隐含主题参数。将DCTM作为降维模型与隐马尔克夫模型(hidden Markov model,HMM)相结合对音乐分类。这一方法将音乐片段分割为等长的小片段,将小片段的声学特征向量通过相似性比较转化为单词序列,通过DCTM将单词序列转换为主题向量。将主题向量输入HMM得出分类结果。由于DCTM的动态建模,更好地提取对分类有用的信息,因此增强了方法的分类能力。实验验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 音乐分类 相关主题模型 动态相关主题模型 变分卡尔曼滤波 隐马尔克夫模型
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基于学习分类器(LCS)的MP3音乐分类方法 被引量：4
20
作者 胡景凯 吴磊 高阳 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 2007年第4期417-421,共5页
面向MP3音乐的分类方法是利用MP3编解码的特点,将MP3音乐文件表示成特征向量,采用常用机器学习分类方法对音乐文件进行分类。重点对MP3音乐特征片段提取和分类方法进行讨论,提出基于离散余弦变换(MDCT)系数域3种特征参数的特征片段提取... 面向MP3音乐的分类方法是利用MP3编解码的特点,将MP3音乐文件表示成特征向量,采用常用机器学习分类方法对音乐文件进行分类。重点对MP3音乐特征片段提取和分类方法进行讨论,提出基于离散余弦变换(MDCT)系数域3种特征参数的特征片段提取方法和基于LCS(学习分类器)的音乐分类方法。实验表明,特征片段提取方法能够在最短时间内找到最具有"特征"的特征片段,从而缩小了匹配时间,因此LCS分类方法提高了分类方法的命中率。 展开更多
关键词 MP3 特征提取 音乐分类 学习分类器
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