【摘 要】
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和弦识别是音乐信息检索领域重要的研究内容之一，在信息处理、音乐结构分析以及推荐系统等方面具有重要的作用。为了降低人声对和弦进程的影响且恢复和弦所对应的谐波信息，文章
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和弦识别是音乐信息检索领域重要的研究内容之一，在信息处理、音乐结构分析以及推荐系统等方面具有重要的作用。为了降低人声对和弦进程的影响且恢复和弦所对应的谐波信息，文章分别对频谱中和弦所对应的谐波信息和人声信息进行建模，构建双目标优化问题，对和弦所对应的谐波信息进行有效重建，同时去除人声；其次，对谐波信息进行降维处理得到鲁棒性的音阶轮廓特征；最后为了提高支持向量机性能，文章采用测度学习的方法得到马氏距离，并使用马氏距离替换支持向量机的高斯核函数的欧氏距离，使得支持向量机的判别函数包含有数据的空间分布信息。最终
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