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1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與通信技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上的多媒體數(shù)據(jù)成幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng),歌曲是眾多數(shù)據(jù)的一種,為了快速有效的組織這些數(shù)據(jù),就需要有高效的方法對(duì)歌曲風(fēng)格與歌手音質(zhì)進(jìn)行自動(dòng)的分類。
本文主要針對(duì)歌曲風(fēng)格與歌手音質(zhì)的分類方法進(jìn)行了研究,主要有以下幾個(gè)方面的工作。
首先對(duì)歌曲風(fēng)格與歌手音質(zhì)研究中特征的提取方法進(jìn)行了研究。提出了使用適合于對(duì)歌曲處理的CQT(Constant Q Transform)特征和節(jié)奏方面的節(jié)拍直方圖特征
2、對(duì)歌曲風(fēng)格進(jìn)行分類,并對(duì)二者的特征提取方法進(jìn)行了深入的研究。還研究了MFCC(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients)及其一階二階差分、LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficients)及其一階二階差分、短時(shí)能量以及共振峰等廣泛使用的特征。
其次提出歌曲風(fēng)格向量的表示方法以及用雷達(dá)圖提供可視化分析。根據(jù)高斯混合模型的似然比建立歌曲風(fēng)格向量,進(jìn)而繪出雷達(dá)圖,
3、對(duì)類別之間的混識(shí)程度和雙重風(fēng)格歌曲的研究提供可視化分析。
最后建立歌曲風(fēng)格與歌手音質(zhì)識(shí)別系統(tǒng),對(duì)歌曲風(fēng)格與歌手音質(zhì)進(jìn)行了深入的研究。歌曲風(fēng)格方面,既研究了單一風(fēng)格歌曲,又研究了雙重風(fēng)格歌曲,通過(guò)比較短時(shí)音質(zhì)特征的識(shí)別率大小,找出適合于歌曲風(fēng)格分類的短時(shí)特征,進(jìn)而與長(zhǎng)時(shí)特征進(jìn)行融合,通過(guò)長(zhǎng)短時(shí)特征的融合,取得了不錯(cuò)的識(shí)別率。還討論了高斯混合數(shù)的變化對(duì)識(shí)別率的影響,CQT作用于歌曲風(fēng)格分類的效果。歌手音質(zhì)方面,研究了MFCC及其一
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