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《大连理工大学》 2013年
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音乐风格相似性检测算法研究

时丹  
【摘要】:网上音乐信息已经海量化,传统获取音乐的方式已无法满足人们的搜索需求,因此,自动产生音乐列表的推荐算法得到了广泛的关注和研究。本文提出了一种基于特征融合与高斯混合模型的音乐相似性检测算法。首先,从音乐波形中提取出表示音色、节奏和情绪等信息组成特征矢量;然后,利用高斯混合模型对特征矢量进行建模,每首歌曲获得三个特征模板;最后,计算模板间的相似度,并利用加权的方法,获得这总相似度,相似度降序排列并输出,即可获得推荐列表。本文主要工作与贡献如下: (1)首次将Gamma tone倒谱系数用于音乐音色特征提取中,该特征的推荐精度高于传统的梅尔倒谱系数,且具有更好的鲁棒性。(2)引入时间轴的调制技术,获得长时特征,将长短时特征的组合作为建模的输入矢量,充分捕捉了音乐的基本信息。(3)用K均值算法对高斯混合模型进行初始化,同时,动态调整混合模型个数,使模型更加准确。为了衡量该算法的推荐准确度,使用了五种不同风格的音乐曲库进行测试,客观测试结果表明:该算法的平均推荐准确度为86%以上;主观结果表明:算法的相似度度量结果与人耳真实结果接近。主观测试与客观测试结果均略高于已有的音乐相似性检测算法。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TN912.3

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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