【摘 要】
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提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类，从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上，选择乐器音乐cli
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提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类，从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上，选择乐器音乐clip作为样本，进行特征提取，提取的特征包括频谱特征，短时自相关系数和MFCC等，然后用最小二乘支持向量机算法进行分类。对古琴、古筝、箜篌和琵琶音乐采取样本进行仿真实验，求得分类准确率和运行时间，同时使用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行对比试验，其中最小二乘支持向量机和
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