基于学习分类器(LCS)的MP3音乐分类方法

• 作者: 吴磊 胡景凯 高阳
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: MP3 特征提取 音乐分类 学习分类器
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 417-421
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-825X.2007.04.005

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高阳	南京大学软件新技术国家重点实验室	77	1645	20.0	39.0
2	胡景凯	南京大学软件新技术国家重点实验室	3	35	2.0	3.0
3	吴磊	南京大学软件新技术国家重点实验室	5	9	2.0	3.0