基于支持向量机的音乐和弦识别的研究

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随着音乐信息检索的不断发展,基于关键词的传统音乐检索方式在互联网海量歌曲搜索的应用中越来越受到限制,因此越来越多的研究人员开始转向基于内容的音乐检索技术的研究和弦是音乐信息中一种典型的中层特征,它能够充分表现音乐的各个属性和弦识别是自动音乐标注的基础,它在计算机音乐伴奏,翻唱歌曲海量搜索以及音频信号分割与匹配等领域具有非常重要的作用本文结合基本乐理信号处理以及模式识别等领域的相关知识,提出一种基于支持向量机和增强型PCP特征相结合的音乐和弦识别算法本文的主要工作包括以下几个方面:首先,针对不同乐器之间相同和弦的识别率较低的问题,提出一种结合音高频率倒谱系数ξPFCCο改进传统音级轮廓特征ξPCPο的算法由乐理知识可知,和弦的变化随节拍的改变而发生变化因而依据动态规划算法提取信号的节拍信息,之后采用基于节拍跟踪的特征提取替代基于帧的特征提取其次,论文研究了同一节拍内不同音级之间以及不同节拍之间特征互相关性对和弦识别的影响最后,详细介绍了基于支持向量机SVM的音乐和弦识别系统该系统按照大三和弦和小三和弦的分类方式首先将和弦类型分为24类,然后将增强型PCP特征作为新的和弦识别特征,通过支持向量机的分类方法实现对音乐和弦的转录与识别实验结果表明采用增强型PCP特征比采用传统PCP特征的和弦识别率提高了2.5%~6.7%
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