本文選題：分類　切入點(diǎn)：音樂類型　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年16期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：音樂類型(Genre)是應(yīng)用最普遍的管理數(shù)字音樂數(shù)據(jù)庫(kù)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(dòng)分類方案。在考慮傳統(tǒng)的音色特征(Timbre)的同時(shí),將另一重要特征節(jié)奏(Tempo)也加以考慮,并通過bagging訓(xùn)練兩組HMM進(jìn)行分類,達(dá)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(gè)方面進(jìn)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(duì)傳統(tǒng)模型和新模型分類效果進(jìn)行了測(cè)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(xué)電子與信息工程學(xué)院;清華大學(xué)電子工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61462046) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.GD14559)
【分類號(hào)】：O211.62;TN912.3

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1573830