面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法

• 作者: 刘婷 陈宁
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 相似度融合 节拍追踪 瞬时频率音级轮廓 和声音级轮廓 耳蜗音级轮廓 Qmax 翻唱歌曲识别
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 845-850
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2016.06.015

摘要

提出了一种面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法.该算法将基于乐理特征的相似度和基于人耳感知特性的相似度融合,通过把基于节拍跟踪和瞬时频率音级轮廓(IF-PCP)的最大互相关相似度、基于和声音级轮廓(HPCP)的Qmax相似度、基于耳蜗音级轮廓(CPCP)的Qmax相似度映射到同一个多维空间,并计算其几何距离来进行相似度融合.该算法使得IF-PCP特征的节拍速度不变性、HPCP特征的和声优势、CPCP特征的人耳感知特性有效融合.为了验证算法的有效性,采用包含212首不同歌曲共502个版本的数据库作为测试对象,以平均正确率均值和TOP-N作为测试指标对算法性能进行测试.测试结果表明,与基于单一相似度算法相比,该融合算法可提高翻唱歌曲识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宁	华东理工大学信息科学与工程学院	20	76	6.0	7.0
2	刘婷	华东理工大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0