-
题名基于稀疏表示分类器的和弦识别研究
被引量：7
- 1
-
-
作者
董丽梦
李锵
关欣
-
机构
天津大学电子信息工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第29期133-136,219,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.61101225
No.60802049)
天津大学自主创新基金(No.60302015)
-
文摘
和弦识别作为音乐信息标注的基础,在分析音乐结构和旋律方面具有非常重要的作用。结合音乐理论知识,提出一种基于稀疏表示分类器的和弦识别方法。与传统的基于帧的识别方法不同,以节拍作为和弦变化的最小时间间隔,利用CQT(Constant-Q Transform)变换对音乐信号进行时频分析,提取PCP(PitchClass Profile)特征,采用稀疏表示分类器(Sparse Representation-based Classification,SRC)进行和弦识别。实验结果表明,提出的特征和识别方法在识别率上均高于传统的方法。
-
关键词
和弦识别
节拍跟踪
音级轮廓(pcp)
稀疏表示分类器
-
Keywords
chord recognition
beat tracking
Pitch Class Profile（pcp）
Sparse Representation-based Classification（SRC）
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
