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基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类算法研究 被引量：1
1
作者 韩彬彬 程科 王义军 《计算机与数字工程》 2023年第4期820-825,共6页
对电子音乐进行合理且有效的分类,可以使用户能快速搜索到喜爱的音乐,也使音乐推荐系统能进行更加精准的推荐。为了提高音乐分类的准确性,论文提出了基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类方法。在特征提取方面,针对单一音频特征表达不完... 对电子音乐进行合理且有效的分类,可以使用户能快速搜索到喜爱的音乐,也使音乐推荐系统能进行更加精准的推荐。为了提高音乐分类的准确性,论文提出了基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类方法。在特征提取方面,针对单一音频特征表达不完整的问题,提取基音频率、共振峰、梅尔频率倒谱系数和相对谱-感知线性预测4种音频特征,组成多特征融合矩阵。在分类器选择方面,针对支持向量机(SVM)参数难以选取的问题,论文使用交叉全局人工蜂群算法(CGABC)来优化SVM的参数,构建CGABC-SVM音乐分类模型。实验结果表明,论文音乐分类方法可以有效地区分各种音乐信号,音乐分类的准确性显著好于对比音乐分类方法。 展开更多
关键词 音乐分类 CGABC SVM 特征融合
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基于MFCC和HMM的音乐分类方法研究 被引量：9
2
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SVM主动学习的音乐分类 被引量：8
3
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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一种基于灰关联分析的语音/音乐分类方法 被引量：8
4
作者 陈功 张雄伟 《声学技术》 CSCD 北大核心 2007年第2期262-267,共6页
针对音频信号的特点,提出了一种将灰关联分析应用于语音/音乐信号的分类方法,并给出了对音频信号进行灰关联分析的方法和步骤。利用语音和音乐信号的短时能量均方根的概率统计特征值建立了目标的参考数据和比较数据,进行了不同语音和音... 针对音频信号的特点,提出了一种将灰关联分析应用于语音/音乐信号的分类方法,并给出了对音频信号进行灰关联分析的方法和步骤。利用语音和音乐信号的短时能量均方根的概率统计特征值建立了目标的参考数据和比较数据,进行了不同语音和音乐信号的灰关联分析,确定了目标分类的判据,并对两类信号以及含有独立两类信号的音频信号进行了分类。仿真结果表明:基于单特征值的音频信号灰关联分析方法实现过程简单,分类平均准确率达到90%,优于文献[4]中基于1种和2种特征值的分类性能。 展开更多
关键词 灰关联 特征 语音和音乐分类
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基于学习分类器(LCS)的MP3音乐分类方法 被引量：4
5
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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基于熵和支持向量机的音乐分类方法 被引量：7
6
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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神经网络在音乐分类中的应用研究 被引量：11
7
作者 李剑 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2010年第11期168-171,共4页
针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低。为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法。首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速... 针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低。为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法。首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速度,然后利用BP神经网络模型对特征信号进行训练,建立最优分类器模型,最后对测试音乐进行分类。对民歌、古筝、摇滚和流行四种音乐进行仿真实验,神经网络分类方法平均分类正确率达88.6%,比传统方法的分类正确率高出5%,同时速度也相应加快。结果表明,神经网络分类方法是一种有效的音乐类型分类方法。 展开更多
关键词 音乐分类 神经网络 特征提取 隐含马尔科夫模型
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《民族音乐概论》与传统音乐分类研究 被引量：5
8
作者 王亚丽 《天津音乐学院学报》 CSSCI 2011年第1期41-43,47,共4页
音乐表演形式五分法和社会流行层面四分法是中国传统音乐的两种分类方法,这两种分法都可追溯到《民族音乐概论》一书。一般的研究往往把五分法单纯当作是对民间音乐的分类,忽视了其对传统音乐分类研究的广泛意义。本文通过对五分法和四... 音乐表演形式五分法和社会流行层面四分法是中国传统音乐的两种分类方法,这两种分法都可追溯到《民族音乐概论》一书。一般的研究往往把五分法单纯当作是对民间音乐的分类,忽视了其对传统音乐分类研究的广泛意义。本文通过对五分法和四分法的历史追述和比较分析,从而对《民族音乐概论》在传统音乐分类研究方面的价值给予应有的肯定。 展开更多
关键词 传统音乐分类 音乐表演形式 社会流行层面 《民族音乐概论》
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自适应变异粒子群算法优化BP神经网络在音乐分类中的应用 被引量：3
9
作者 彭建喜 喻晓 《微型机与应用》 2012年第1期64-66,72,共4页
自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度高。仿真实验结果表明,本算... 自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度高。仿真实验结果表明,本算法与传统的分类方法相比,具有更高的正确率,验证了自适应变异粒子群算法优化BP神经网络是一种有效的分类方法。 展开更多
关键词 音乐分类 神经网络 粒子群优化算法 交叉算子
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基于BP神经网络的音乐分类模型 被引量：4
10
作者 刘明星 《现代电子技术》 北大核心 2018年第5期136-139,共4页
针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP... 针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP神经网络的智能学习建立音乐分类模型,最后在Matlab 2016平台下进行多个音乐分类实验。结果表明,该模型克服了单一特征提供信息简单的局限性,提高了音乐的分类正确率,而且音乐分类的实时性较好,可以用于网络上的音乐检索研究。 展开更多
关键词 情感特征 音频特征 RBF神经网络 音乐分类器 音乐检索 智能学习
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论传统音乐分类思维与方法的系统化和分层化——《音乐民族志方法导论:以中国传统音乐为实例》教学与辅导之十 被引量：1
11
作者 杨民康 《南京艺术学院学报（音乐与表演版）》 北大核心 2022年第3期203-210,共8页
在今天的传统音乐研究中,应该建立起由对象、学术到学科等不同层面进行分类的系统化、分层化思维与学术架构,并且增强以下四方面认识:第一,在音乐分类思维及方法的应用上一定程度突破非此即彼、非红即白的二元对立两分法观念,增强多维... 在今天的传统音乐研究中,应该建立起由对象、学术到学科等不同层面进行分类的系统化、分层化思维与学术架构,并且增强以下四方面认识:第一,在音乐分类思维及方法的应用上一定程度突破非此即彼、非红即白的二元对立两分法观念,增强多维、分层的分类意识;第二,在打破简单的“主位、客位”二元对立分类思维的同时,有必要从“多维、系统、分层”的角度重新审视“主位、客位”“局内—局外”双视角的观念和意义;第三,相比于以往较多强调的民间分类法,有必要更多地注重文化分类的概念,以及更多地去关注自然分类法在当今社会音乐文化实践活动中所发挥的作用;第四,应该在梳理系统化、分层化分类思维的同时,处理好中观分类法中宏观与微观、物质与文化、学术与民间以及人工与自然诸二元分类思维的并存、互融关系。 展开更多
关键词 传统音乐分类法 系统化 分层化 宏观与微观 分析评价与民间评价
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基于概率神经网络的流行音乐分类研究 被引量：1
12
作者 邹昊 《北方音乐》 2015年第16期44-44,共1页
在本文中,主要是把我国的流行音乐作为研究的对象,并且就如何的区分音乐风格问题进行分析,进而建立起了概率神经网络模型,以此来对我国流行音乐风俗给予一个自然以及合理的分类方法,以此来方便为网络电台的推荐功能以及一些可用于其他... 在本文中,主要是把我国的流行音乐作为研究的对象,并且就如何的区分音乐风格问题进行分析,进而建立起了概率神经网络模型,以此来对我国流行音乐风俗给予一个自然以及合理的分类方法,以此来方便为网络电台的推荐功能以及一些可用于其他用途提供支出,通过分析概率神经网络流行音乐分类的研究,进而提出了以下方面内容。 展开更多
关键词 流行音乐 概率神经 音乐分类 研究分析
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结合DCTM与HMM的音乐分类方法 被引量：4
13
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MDCT域特征的MP3音乐分类 被引量：2
14
作者 张家发 胡景凯 +1 位作者 高阳 黄建东 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期769-773,共5页
音乐分类是将用户输入的音乐信号与音乐库中的音乐文件进行匹配,找出相应的类别.传统的MP3分类的研究大多先把MP3文件解压缩到PCM文件,然后在PCM文件上进行特征提取,这种方法存在的问题是处理速度比较慢.本文中借鉴语音识别技术,提出了... 音乐分类是将用户输入的音乐信号与音乐库中的音乐文件进行匹配,找出相应的类别.传统的MP3分类的研究大多先把MP3文件解压缩到PCM文件,然后在PCM文件上进行特征提取,这种方法存在的问题是处理速度比较慢.本文中借鉴语音识别技术,提出了基于MDCT域的MP3音乐特征片段提取方法,然后利用MDCT域上的音乐片段特点表示MP3音乐特征属性,最后采用适应性较强的学习分类器对已经提取的音乐特征向量进行分类.实验先通过对4个歌手100首歌的学习,然后对未知20首歌进行分类,识别演唱歌手平均准确度达80%. 展开更多
关键词 MP3 音乐分类 MP3特征提取 学习分类器
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基于情感主题的音乐分类研究
15
作者 张宏 阮泽楠 《软件导刊》 2019年第7期15-18,共4页
为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类。结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云... 为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类。结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云音乐歌曲信息进行模型训练及测试。实验证明,该模型具有较好的分类效果,对音乐情感分类平均准确率达到80%。 展开更多
关键词 音乐分类 情感分析 主题模型 Word2vec LDA
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《左传》中的音乐分类观念
16
作者 刘莎 《黄河之声》 2014年第2期93-93,共1页
《左传》是先秦文化的代表,成书于战国,记载了诸多春秋时期的音乐故事,反映了当时的音乐观念。本文以《左传》的音乐史料为依据,以分类的方法来呈现先秦音乐面貌,从而探究先秦音乐的内涵。
关键词 《左传》 音乐分类 音乐内涵
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基于概率神经网络的流行音乐分类研究 被引量：4
17
作者 韩浩 王寅潇 +2 位作者 王博 谯妍 田京京 《数字技术与应用》 2013年第8期64-65,共2页
本文以中国的流行音乐为研究对象,就如何区分音乐风格的问题,我们建立了概率神经网络(PNN)模型,对流行音乐的风格给出一个自然、合理的分类方法,以便给网络电台的推荐功能和其它可能的用途提供支持。我们选取了重要的七个音符在乐谱中... 本文以中国的流行音乐为研究对象,就如何区分音乐风格的问题,我们建立了概率神经网络(PNN)模型,对流行音乐的风格给出一个自然、合理的分类方法,以便给网络电台的推荐功能和其它可能的用途提供支持。我们选取了重要的七个音符在乐谱中出现的频率来反应歌曲的风格,通过实验验证了该模型的有效性和准确性,为音乐风格分类提供科学客观准确的方法。 展开更多
关键词 音乐分类 概率神经网络(PNN)模型 MATLAB编程
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改进极限学习机的电子音乐分类模型 被引量：2
18
作者 赵亮 《现代电子技术》 北大核心 2017年第5期155-158,共4页
针对传统模型无法准确实现电子音乐分类和识别的难题,提出改进极限学习机的电子音乐分类模型。首先对电子音乐数据进行采集,并提取其倒谱系数特征,并采用核主成分分析对特征进行筛选;然后采用遗传算法对极限学习机的参数进行选择,并用... 针对传统模型无法准确实现电子音乐分类和识别的难题,提出改进极限学习机的电子音乐分类模型。首先对电子音乐数据进行采集,并提取其倒谱系数特征,并采用核主成分分析对特征进行筛选;然后采用遗传算法对极限学习机的参数进行选择,并用于构建电子音乐的分类器;最后采用多种类型的电子音乐进行仿真实验,改进极限学习机的电子音乐平均分类率达到了95%以上,电子音乐的错分率要远远低于当前其他电子音乐分类模型。实验结果验证了该电子音乐分类模型的可行性以及优越性。 展开更多
关键词 音乐分类 核主成分分析 极限学习机 音乐特征 遗传算法
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基于用户评论的自动化音乐分类方法 被引量：2
19
作者 郝建林 黄章进 顾乃杰 《计算机系统应用》 2018年第1期154-161,共8页
针对现有音乐平台分类类别固定、检索内容限制过多的问题,本文提出了一种基于用户评论的自动化音乐分类方法.首先,通过linear CRF统计分词模型、n元取词和紧密度分析方法学习得到适合音乐语料分词的字典.其次,使用linear CRF在上述字典... 针对现有音乐平台分类类别固定、检索内容限制过多的问题,本文提出了一种基于用户评论的自动化音乐分类方法.首先,通过linear CRF统计分词模型、n元取词和紧密度分析方法学习得到适合音乐语料分词的字典.其次,使用linear CRF在上述字典的基础上进行分词,对分词结果进行分合测试,修正分词结果.然后,使用优化后的TFIDF关键词提取算法进行标签提取,再经过标签合并得到音乐的候选标签.接着,从全局角度出发对标签进一步筛选,得到音乐的关联标签.最后,建立音乐和标签之间的概率分类模型,对音乐进行分类.实验结果表明,该音乐分类方法准确率较高,可以从用户评论中自动地获取音乐多个维度的分类标签,为个性化的音乐检索提供了保障. 展开更多
关键词 音乐分类 分词模型 紧密度分析 关键词提取 关联标签
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一种快速稳健的语音/音乐分类方法 被引量：4
20
作者 贾兰兰 《信息与电子工程》 2008年第4期281-283,288,共4页
介绍了一种简单而有效的区分语音/音乐的方法。该方法仅提取唯一的区别性特征,即改进型低能量帧率(MLER),应用贝叶斯最大后验分类器判断每1段的音频类别,再根据音频流的相邻段有很强的相关性这一特点,采用一种新颖的基于相关性的后验决... 介绍了一种简单而有效的区分语音/音乐的方法。该方法仅提取唯一的区别性特征,即改进型低能量帧率(MLER),应用贝叶斯最大后验分类器判断每1段的音频类别,再根据音频流的相邻段有很强的相关性这一特点,采用一种新颖的基于相关性的后验决策方法对分类器的分类结果进行进一步改善。实验结果表明,该方法算法简单,分类效果好。 展开更多
关键词 语音/音乐分类 改进型低能量帧率 后验决策方法 低能量帧率
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