版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及,海量音樂多媒體信息涌入網(wǎng)絡(luò),因此,基于內(nèi)容的音樂信息檢索成為用戶能夠快速有效地檢索所需音樂數(shù)據(jù)的重要方法。和弦是音樂信號的重要中層特征之一,是音樂信息標(biāo)注的基礎(chǔ)。作為音樂的固有特征,和弦能夠描述音樂和聲內(nèi)容及半音結(jié)構(gòu),在音頻檢測與分割、音樂情感分析、音頻樂譜對位等領(lǐng)域都有所應(yīng)用。
本文利用人耳聽覺感知系統(tǒng)、聽覺心理學(xué)、樂理知識及模式識別領(lǐng)域的相關(guān)理論,提取和弦的聽覺圖像特征,然后建立稀疏表示分類器模型
2、進行和弦識別與分類。該方法的具體實現(xiàn)過程如下:
首先,本文利用動態(tài)規(guī)劃算法提取音樂信號的節(jié)拍信息,將一首完整的音樂分成以和弦為單位的片段,使算法不受節(jié)拍的影響,具有更好的穩(wěn)健性。然后利用聽覺圖像模型,通過耳蝸預(yù)處理、基底膜活動、神經(jīng)活動模型及頻點短時整合四個過程獲取輸入音頻的聽覺圖像,該模型成功地將一維音樂信號轉(zhuǎn)換為二維聽覺圖像。
其次,針對不同和弦的聽覺圖像進行尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)及空間金字塔匹配(SPM)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 音樂和弦識別的研究_4305.pdf
- 基于支持向量機的音樂和弦識別的研究_18208.pdf
- 美爾音級輪廓特征在音樂和弦識別算法中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于節(jié)拍檢測的和弦識別研究.pdf
- 基于聽覺圖像的音樂流派自動分類系統(tǒng)研究.pdf
- 基于音樂聯(lián)覺的聽覺緊張度識別模型與算法研究.pdf
- 基于多標(biāo)簽分類法的和弦音樂的音色識別.pdf
- 基于稀疏表示分類器的和弦識別研究.pdf
- 調(diào)性音樂和聲變奏研究.pdf
- 基于聽覺模型的水下目標(biāo)識別研究.pdf
- 巴托克音樂中的代表性和弦――極音和弦
- 基于隱馬爾可夫模型的自動和弦識別.pdf
- [教育]音樂和簡譜知識
- 基于聽覺場景分析的抗噪聲語音識別研究.pdf
- 現(xiàn)代音樂和電影教案
- 面向MIDI音樂和MP3音樂的哼唱檢索研究.pdf
- 基于聽覺特性和錄音檢測的說話人識別研究.pdf
- 電影音樂和音效相互滲透的現(xiàn)象研究.pdf
- 圖像目標(biāo)的識別——基于稀疏表示的圖像識別算法研究.pdf
- 基于聽覺場景分析的水下目標(biāo)識別方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論