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文檔簡介
1、隨著越來越多的音樂資源被上傳到互聯(lián)網(wǎng)上,使得用來處理音樂數(shù)據(jù)庫的音樂信息檢索系統(tǒng)受到了越來越多的關(guān)注。目前,很多音樂網(wǎng)站都是根據(jù)流派信息來組織數(shù)據(jù)庫中的音樂資源,因此,音樂流派的準(zhǔn)確分類對于現(xiàn)代的音樂信息檢索系統(tǒng)來說是至關(guān)重要的。
本文針對傳統(tǒng)的基于聲學(xué)特征的音樂流派分類方法,從眾多聲學(xué)特征中精心挑選了14個特征來表征音樂的音色、節(jié)奏和音高內(nèi)容,明確了每個聲學(xué)特征的數(shù)學(xué)定義和提取方法;針對特征選擇環(huán)節(jié),提出了兩種新的特征選擇算
2、法,分別是基于特征間相互影響的前項特征選擇算法和基于特征貢獻(xiàn)度的特征選擇算法。在分類過程中選擇了國際上公認(rèn)的分類效果較好的分類器SVM。經(jīng)過音樂信息檢索領(lǐng)域頂級競賽MIREX2009的檢驗,本文提出的音樂流派分類系統(tǒng)具有較好的分類效果。
本文還創(chuàng)新性地使用社會化標(biāo)簽對音樂流派進(jìn)行分類。通過對音樂社區(qū)網(wǎng)站 Last.fm提供的 API接口的研究使我們獲得了大量的標(biāo)簽資源并最終選擇音樂標(biāo)簽和藝術(shù)家標(biāo)簽這兩類標(biāo)簽對音樂進(jìn)行流派分類。
3、文章使用LDA對音樂標(biāo)簽建模,將得到的標(biāo)簽屬于每個音樂流派的概率通過計算轉(zhuǎn)換為對應(yīng)音樂屬于每個流派的概率。通過計算藝術(shù)家標(biāo)簽向量間的余弦距離找到與當(dāng)前藝術(shù)家最相似的且已知流派信息的藝術(shù)家,并以此推斷音樂所屬的流派。對于具有標(biāo)簽的音樂來說,使用標(biāo)簽資源對其進(jìn)行流派分類的準(zhǔn)確率要明顯高于使用聲學(xué)特征得到的準(zhǔn)確率。
最后,基于上述兩種方法本文提出多模態(tài)音樂流派分類的概念,并給出多模態(tài)音樂流派分類的具體方法,并通過模擬數(shù)據(jù)的實驗驗證了
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