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基于支持向量机音乐类型分类方法
被引量：
2
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作者
颜景斌
伊戈尔.艾杜阿尔达维奇
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期221-222,245,共3页
音乐类型分类是音乐检索中非常重要的一个方面。采用支持向量机方法进行音乐类型分类,提取B样条小波特征作为音乐的特征。采用指数径向基函数(ERBF)内核,分类正确率可达86%,比传统的混合高斯模型和K近邻分类器,分类性能分别提高了22%和...
音乐类型分类是音乐检索中非常重要的一个方面。采用支持向量机方法进行音乐类型分类,提取B样条小波特征作为音乐的特征。采用指数径向基函数(ERBF)内核,分类正确率可达86%,比传统的混合高斯模型和K近邻分类器,分类性能分别提高了22%和24%。实验结果表明,采用B样条小波和支持向量机方法是一种有效的音乐类型分类方法。
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关键词
音乐类型分类
小波
支持向量机
核函数
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职称材料
题名
基于支持向量机音乐类型分类方法
被引量：
2
1
作者
颜景斌
伊戈尔.艾杜阿尔达维奇
机构
哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
白俄罗斯国立大学无线电物理与电子系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期221-222,245,共3页
文摘
音乐类型分类是音乐检索中非常重要的一个方面。采用支持向量机方法进行音乐类型分类,提取B样条小波特征作为音乐的特征。采用指数径向基函数(ERBF)内核,分类正确率可达86%,比传统的混合高斯模型和K近邻分类器,分类性能分别提高了22%和24%。实验结果表明,采用B样条小波和支持向量机方法是一种有效的音乐类型分类方法。
关键词
音乐类型分类
小波
支持向量机
核函数
Keywords
Musical genre classification Wavelet Support vector machines Kernel function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
V328 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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作者
出处
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1
基于支持向量机音乐类型分类方法
颜景斌
伊戈尔.艾杜阿尔达维奇
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
2
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