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摘要:
音乐主要包括形成节奏的冲击成分和形成韵律的和声成分,直接从音乐信号中提取特征会受到这2种成分相互影响.利用节奏与和声在时频平面具有不同规律的特点,通过对音乐信号进行谱图滤波,分离出音乐中的打击成分与和声成分.对打击与和声谱图分别进行小波调制,得到表现音乐节奏和韵律谱规律的调制谱特征,将其作为音乐流派分类中的长时特征.仿真实验结果表明,分离后的打击与和声成分谱图清晰地表征了音乐节奏和韵律的特点和规律;对8类音乐流派提取打击与和声调制谱特征,经线性鉴别分析降维后利用支持向量机进行分类,分类准确率达到73.54%.
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节拍特征
Mel频率倒谱系数(MFCC)
小波分解
支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于节奏和韵律调制谱特征的音乐流派分类
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 谱图分离 中值滤波 小波调制谱 节奏和韵律 中级特征 音乐流派分类
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 186-189
页数 4页 分类号 TP37
字数 3552字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.01.034
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 于凤芹 江南大学物联网工程学院 143 708 12.0 18.0
2 庄严 江南大学物联网工程学院 3 12 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
谱图分离
中值滤波
小波调制谱
节奏和韵律
中级特征
音乐流派分类
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
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53
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