本文關鍵詞：面向翻唱歌曲識別的相似度融合算法

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【摘要】：提出了一種面向翻唱歌曲識別的相似度融合算法。該算法將基于樂理特征的相似度和基于人耳感知特性的相似度融合,通過把基于節(jié)拍跟蹤和瞬時頻率音級輪廓(IF-PCP)的最大互相關相似度、基于和聲音級輪廓(HPCP)的Qmax相似度、基于耳蝸音級輪廓(CPCP)的Q_(max)相似度映射到同一個多維空間,并計算其幾何距離來進行相似度融合。該算法使得IF-PCP特征的節(jié)拍速度不變性、HPCP特征的和聲優(yōu)勢、CPCP特征的人耳感知特性有效融合。為了驗證算法的有效性,采用包含212首不同歌曲共502個版本的數(shù)據(jù)庫作為測試對象,以平均正確率均值和TOP-N作為測試指標對算法性能進行測試。測試結果表明,與基于單一相似度算法相比,該融合算法可提高翻唱歌曲識別準確率。
【作者單位】： 華東理工大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61271349)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、云概念的出現(xiàn),海量的音頻信息充斥著人們的生活,從而使得基于內(nèi)容的音樂信息檢索(Music Information Retrieval,MIR)近些年來得到了快速發(fā)展。翻唱歌曲識別(Cover SongIdentification,CSI)作為MIR領域的一個研究熱點引起了研究者的廣泛關注。CSI技術具

【相似文獻】

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