基于机器学习算法的电子音乐信号辨识模型

• 作者: 杨文华
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电子音乐信号 机器学习算法 噪声干扰 辨识效果
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 80-82
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

电子音乐音乐信号辨识是一个种模式识别问题,当前音乐信号辨识方法存在误差大、速度慢,抗噪鲁棒性差等缺陷,为了提高音乐信号辨识正确率,提出了一种基于机器学习算法的电子音乐信号辨识方法.首先对电子音乐信号进行采集,并引入去噪方法对其进行预处理,抑制噪声对音乐信号辨识的干扰,提高抗噪鲁棒性,然后从去噪后的电子音乐信号中提取能够描述其类型的特征向量,其与电子音乐信号类型组成学习样本,通过采用机器学习算法的最小二乘支持向量机对学习样本进行训练构建电子音乐信号辨识模型,最后采用多种电子音乐信号进行验证性测试,结果表明,机器学习算法可以大幅度改善电子音乐信号辨识效果,可以提升电子音乐信号的识别速度,能够满足电子音乐信号的在线辨识,具有广泛的应用前景.