一种基于MFCC与PCP联合特征的和弦识别方法

• 作者: 李锵 秦媛媛
• 来源期刊: 天津工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 和弦识别 MFCC PCP MFCC+PCP 稀疏表示分类器
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3968字
• 语种: 中文

摘要

结合乐理理论和信号处理理论，针对传统和弦识别仅考虑音高特性的音级轮廓特征PCP（pitch class profile）造成正确识别率较低的问题，提出一种以反映听觉特性的MFCC（mel frequency cepstral coefficent）与PCP的联合特征和稀疏表示分类器（sparse representation classification，SRC）的和弦识别方法。通过对两特征矢量的叠加构成新的和弦特征，然后利用SRC进行和弦识别。实验结果表明，与传统方法的识别率相比，本方法的识别率大幅提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锵	天津大学电子信息工程学院	74	624	12.0	22.0
2	秦媛媛	天津大学电子信息工程学院	1	2	1.0	1.0