基于新型神经网络的乐曲内容检索技术研究

• 作者: 喻晓雯 张勇 张楠
• 来源期刊: 应用声学
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐 内容检索 特征 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 202-206
• 分类号: TP18
• 字数: 3103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-310X.2011.03.006

摘要

基于文字符号的检索体系,对于音乐材料效果不佳,基于内容的音乐信息检索会成为今后发展的关键.针对音乐检索技术的核心--音频特征描述和特征匹配,本文以音高和相对节奏为音乐作品的关键特征,发展了非毗邻层连接的前馈神经网络结构,给出了误差反传训练算法的分类器,并进行了试验研究.结果表明,非毗邻层连接的前馈神经网络结构有优越的识别性能和极快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张楠		10	26	3.0	4.0
2	张勇		90	827	18.0	25.0
3	喻晓雯		14	21	2.0	4.0