基于频谱包络分析的音乐推荐算法

• 作者: 刘莹 赵娜 赵彤洲 邹冲
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐推荐算法 希尔伯特变换 频谱包络 Hausdorff维度 夹角余弦 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 74-76
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172828

摘要

音乐推荐算法是音乐检索系统的核心,传统算法复杂度高、降维速度慢.由于风格类似的音乐在主旋律上具有某种程度的相似性,该算法在对原始音频信号进行傅里叶谱分析的基础上,连同音乐声学体征,利用希尔伯特变换得到原始音频信号的频谱包络,并用Hausdorff维度对包络频谱进行维度分析,通过夹角余弦判别维度间的相似度,进而成为推荐系统的依据.该算法在音频分割阶段采用方差稳定性度量能快速降维,使移动端实现应用.实验表明,该算法是用户满意度较高的推荐结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵彤洲	武汉工程大学计算机科学与工程学院	35	113	6.0	9.0
3	刘莹	武汉工程大学计算机科学与工程学院	4	31	2.0	4.0
5	邹冲	武汉工程大学计算机科学与工程学院	4	35	3.0	4.0
7	赵娜	武汉工程大学计算机科学与工程学院	4	59	3.0	4.0