基于音频特征的SVM音乐风格识别

• 作者: 张珺
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 音频特征 支持向量机 经验模态分解 音乐风格 样本熵
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 仪器研制与开发
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2056字
• 语种: 中文

摘要

为提高音乐风格识别的准确率,提出了一种基于样本熵和SVM的音乐风格识别模型.通过EMD分解提取不同音乐风格信号的样本熵,将样本熵作为SVM的输入,音乐风格类型作为SVM的输出,建立SVM的音乐风格识别模型.研究结果表明,与RBFNN、BPNN和KNN相比,SVM音乐风格识别准确率高达98.43％,从而说明SVM可以有效提高音乐风格识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张珺		3	0	0.0	0.0