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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
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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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