發(fā)布時間：2018-01-29 17:21

  本文關(guān)鍵詞： 音樂流派分類 聲學(xué)特征 語境化 標簽特征 堆疊泛化　出處：《安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：音樂流派識別(music genre recognition,簡稱MGR)是一項應(yīng)用前景廣闊的研究領(lǐng)域,同時也能夠為音樂機器學(xué)習技術(shù)提供一個良好的測試臺.在過去幾年中,涌現(xiàn)出了大量基于機器學(xué)習的MGR系統(tǒng).然而,單純依靠底層聲學(xué)特征的MGR算法在分類時往往不能得到令人滿意的結(jié)果.作者受到語境化機器學(xué)習技術(shù)的啟發(fā),提出了基于堆疊泛化的MGR分類系統(tǒng).該系統(tǒng)通過提取互聯(lián)網(wǎng)中用戶標注音樂時使用的標簽,同時融合聲學(xué)特征完成語境化音樂流派識別.在論文中,MGR系統(tǒng)分為內(nèi)容層和語境層,內(nèi)容層由提取Mel倒譜系數(shù)(Mel frequency cepstrum coefficient,簡稱MFCC)和快速傅里葉變換(fast Fourier transformation,簡稱FFT)特征的聲學(xué)特征表示,語境層由額外標簽表示.在數(shù)據(jù)集GTZAN的實驗結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)集GTZAN下,語境化的MGR分類準確率遠高于基于聲學(xué)特征的MGR分類準確率,實現(xiàn)了20%的分類性能的提升.
[Abstract]:Music genre recognition (music genre recognition, referred to as MGR) is a research field wide application prospect, but also can provide a good technical test bench for music machine learning. In the past few years, the emergence of a large number of machine learning based MGR system. However, the MGR algorithm only depend on the underlying acoustic features when the classification can not get satisfactory results. The author has inspired context of machine learning technology, put forward the MGR classification system based on stacked generalization. The system user through Internet Music Label extraction using the label, and acoustic features complete context fusion music genre recognition. In this paper, the MGR system is divided into the content layer and content layer by layer context, Mel cepstrum extraction (Mel frequency cepstrum coefficient, referred to as MFCC) and fast Fourier transform (fast Fourier transformation, Jane The FFT is the representation of the acoustic features of the feature, and the context layer is represented by the extra labels. The experimental results in the dataset GTZAN show that under the dataset of GTZAN, the accuracy of the contextual MGR classification is much higher than that of the MGR classification accuracy based on the acoustic features, achieving a 20% classification performance improvement.

【作者單位】： 曼徹斯特大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：J611.1;TP181
【正文快照】： 隨著多媒體技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,數(shù)字音樂在包括無線電廣播和因特網(wǎng)的各種多媒體中的應(yīng)用越來越廣泛.與此同時,隨著數(shù)字音樂在因特網(wǎng)的快速普及,對于音樂處理與操作服務(wù)的需求也在上升.在這種條件下,針對如何有效搜索與管理數(shù)字音樂的工具的研究就受到了越來越多的關(guān)注.音樂流派識

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本文編號：1473932