發(fā)布時間：2018-03-06 07:14

  本文選題：分類　切入點：音樂類型　出處：《計算機工程與應用》2017年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：音樂類型(Genre)是應用最普遍的管理數(shù)字音樂數(shù)據(jù)庫的方式,提出一種基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的音樂自動分類方案。在考慮傳統(tǒng)的音色特征(Timbre)的同時,將另一重要特征節(jié)奏(Tempo)也加以考慮,并通過bagging訓練兩組HMM進行分類,達到了良好的效果。從結(jié)構(gòu)、狀態(tài)數(shù)和混合高斯模型數(shù)三個方面進行了參數(shù)優(yōu)化,找到了最佳的HMM參數(shù)。在音樂數(shù)據(jù)集GTZAN上對傳統(tǒng)模型和新模型分類效果進行了測試,結(jié)果表明考慮了節(jié)奏特征的HMM分類效果更佳。
[Abstract]:Music type Genre is the most popular way to manage digital music database. This paper presents an automatic music classification scheme based on Hidden Markov models (HMMs), which takes into account the traditional timbre features. Another important characteristic tempo is also taken into account, and two groups of HMM are trained by bagging to classify, and good results are achieved. The parameters are optimized from three aspects: structure, number of states and number of mixed Gao Si models. The best HMM parameter is found and the classification effect of traditional model and new model is tested on the music data set GTZAN. The results show that the classification effect of HMM considering rhythm feature is better.
【作者單位】： 井岡山大學電子與信息工程學院;清華大學電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金(No.61462046) 江西省教育廳科學技術研究項目(No.GD14559)
【分類號】：O211.62;TN912.3

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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5 吳成東;柴佩琪;;基于分類的隱馬爾可夫模型的聲母識別[A];第一屆全國語言識別學術報告與展示會論文集[C];1990年

6 徐東風;周萍;景新幸;;改進隱馬爾可夫模型的非線性分段技術應用[A];中國聲學學會2007年青年學術會議論文集（下）[C];2007年

7 邢穎;南敬昌;;基于隱馬爾可夫模型的人臉檢測與識別系統(tǒng)[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第三分冊）[C];2009年

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9 楊文強;鄧明華;錢敏平;;隱馬爾可夫模型與剪切位點識別[A];中國運籌學會第六屆學術交流會論文集（下卷）[C];2000年

10 馬曉川;劉冬;趙榮椿;;孤立短語隱馬爾可夫模型自動建模軟件的實現(xiàn)[A];第四屆全國人機語音通訊學術會議論文集[C];1996年

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9 關超;隱馬爾可夫模型在肝硬化進展中的應用[D];山西醫(yī)科大學;2016年

10 李飛;基于隱馬爾可夫模型和符號條件熵的異常生理信號研究[D];南京郵電大學;2016年

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本文編號：1573830