自适应信号分解和相空间重构的钢琴和弦识别

• 作者: 刘婷
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 和弦识别 相空间重构 自适应信号分解
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 137-141,150
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.01.032

摘要

文中首先阐述了和弦识别技术在音乐分析和音乐数据库中的重要应用价值,建立了特征参量结合分类器的识别流程.在信号预处理环节中引入了基于算子的NSP自适应信号分解的方法,将原始信号分解成包含特征信息的子信号,再对子信号提取非线性特征,用于分类器构造和识别实验.相关实验表明,同EMD方法相比,NSP自适应信号分解方法提取出子信号的特征信息较为单一,这样就避免了EMD方法中多种特征量混叠的现象,从而提高了识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘婷		51	258	9.0	14.0