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摘要:
在模式识别领域中,音乐检索算法由于其易行和高效的特性而得到越来越多的重视.但是音符分割不精确和匹配模版不统一等问题直接影响MIR算法精确度.为解决上述问题,提出基于动态阈值分割和加权综合匹配算法.动态设定幅差步长,根据变化阈值分割音符,以提高音符分割的准确性.采用标准乐谱频率,转换音高模板实现输入归一化,以增强匹配的精确性.融合直接匹配和DTW匹配,以加强算法适应性和鲁棒性.最后由实验证明该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于动态分割和加权综合匹配的音乐检索算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 音乐检索算法 动态域分割 综合加权匹配 钢琴音频模版
年,卷(期) 2007,(13) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 194-196,199
页数 4页 分类号 TP311
字数 4293字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.13.066
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周明全 北京师范大学信息科学与技术学院 270 2127 22.0 27.0
2 沈复兴 北京师范大学信息科学与技术学院 21 98 4.0 9.0
3 王醒策 北京师范大学信息科学与技术学院 19 139 8.0 11.0
4 秦静 北京师范大学信息科学与技术学院 2 20 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
音乐检索算法
动态域分割
综合加权匹配
钢琴音频模版
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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