中国民歌地域风格分类中的特征选择

• 作者: 刘子利 刘怡 王鹏 蔚磊
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐信息检索 音乐数据挖掘 音乐风格分类 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（z1）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TP37|TP181
• 字数: 5118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.z1.027

摘要

歌曲风格的自动分类技术研究,是音乐信息检索领域中一个重要课题.本文主要讨论了对中国民歌地域风格自动分类中不同特征选择方法对于分类性能的影响.论文选用10个不同地域的1392首原生态中国民歌,进行了地域风格的分类实验.实验结果表明:在多种分类器的试验中,SVM分类器的分类准确率最高;在多种特征选择实验中使用SVM与Active Feature Selection的特征选择方法的分类准确率最高,为83%,且选择出的有效特征参数从74维降为35维,更便于进行参数分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	中国人民大学信息学院	186	646	12.0	21.0
2	刘怡	中国人民大学信息学院	12	89	5.0	9.0
3	蔚磊	中国人民大学信息学院	1	3	1.0	1.0
4	刘子利	中国人民大学信息学院	1	3	1.0	1.0