基于民族风格特征的云南原生态音乐分类研究

• 作者: 吕丹桔 张雁 王冬
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 继承学习 随机森林 民歌音频 BAGGING算法 BOOSTING算法
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 3-7
• 页数: 5页
• 分类号: TP391

摘要

目前音乐分类已成为分类算法的重要应用领域,但有关民歌的分类研究比较少。以云南原生态民歌为数据对象,提取11维的CELP音频特征,采用单一分类器和集成分类器Bagging、AdaBoost、MCS及随机森林对不同标记训练样本数据进行实验比较分析。数据表明Ada Boost和MCS的性能优于单一基分类器,其中AdaBoost表现最佳,对5个民族的歌曲识别正确率都达到85%以上。实验结果表明集成分类器对云南民族歌曲能进行有效的识别与分类。