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题名结合DCTM与HMM的音乐分类方法
被引量：4
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作者
徐桂彬
邓伟
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第11期4245-4249,4332,共6页
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文摘
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。
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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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Keywords
music classification
correlated topic model
dynamic correlated topic model
variational Kalman filtering
hidden Markov model
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分类号
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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