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摘要:
基于Qmax算法,提出了一种新的序列局部匹配算法,用于翻唱歌曲识别.该算法通过改变所使用的步长条件使得匹配过程既能防止病态弯曲又能增加局部匹配分数.为了验证该算法在翻唱歌曲识别中的有效性,采用基于节拍同步的音级轮廓(PCP)特征作为测试对象,并利用最佳移位索引(OTI)实现基调不变性;根据所提取的特征构造交叉递归图(CRP),利用提出的局部匹配算法计算序列之间的相似度.实验结果表明,该方法获得了比传统匹配算法,如动态时间规整(DTW)、互相关和Qmax算法更高的识别准确率.
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文献信息
篇名 基于交叉递归图和局部匹配的翻唱歌曲识别
来源期刊 华东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 翻唱歌曲识别 交叉递归图 Qmax 局部匹配
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 247-253
页数 7页 分类号 TP391
字数 5789字 语种 中文
DOI 10.14135/j.cnki.1006-3080.2016.02.015
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 杨帆 华东理工大学信息科学与工程学院 33 425 11.0 20.0
2 陈宁 华东理工大学信息科学与工程学院 20 76 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
翻唱歌曲识别
交叉递归图
Qmax
局部匹配
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
华东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1006-3080
31-1691/TQ
16开
上海市梅陇路130号
4-382
1957
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
2
总被引数(次)
27146
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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