基于两级神经网络的连续哼唱特征提取

• 作者: 刘胜 刘艳 郑贵滨 韩纪庆
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 哼唱特征提取 音符分割 音符识别 BP神经网络 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 246-248
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.077

摘要

针对用户以任意字词连续哼唱的情况下,哼唱特征提取中音符分割、音符识别难度大的问题,提出了一种基于两级神经网络的哼唱特征提取方法.第一级采用BP神经网络实现哼唱音符分割,得到独立音符;第二级采用RBF神经网络识别分割出的各个音符,获得音符的MIDI音高值.实验结果表明,该方法能较好地完成哼唱特征的提取,适合于实际哼唱检索系统对连续哼唱的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩纪庆	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	97	760	13.0	22.0
2	郑贵滨	哈尔滨工程大学自动化学院	13	89	7.0	8.0
3	刘艳	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	22	91	6.0	8.0
4	刘胜	哈尔滨工程大学自动化学院	188	1505	19.0	27.0