[1]颜景斌 伊戈尔·艾杜阿尔达维奇.基于连续小波和支持向量机分类音乐类型[J].计算机技术与发展,2008,(12):19-21.
　YAN Jing-bin,IGOR. Kheidorov.Musical Genre Classification Based on Continuous Wavelet and Support Vector Machines[J].,2008,(12):19-21.
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基于连续小波和支持向量机分类音乐类型()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年12期
页码:
19-21
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Musical Genre Classification Based on Continuous Wavelet and Support Vector Machines
文章编号:
1673-629X（2008）12-0019-03
作者:
颜景斌1 伊戈尔·艾杜阿尔达维奇2
[1]哈尔滨理工大学电气与电子工程学院[2]白俄罗斯国立大学无线电物理与电子系
Author(s):
YAN Jing-bin;  IGOR. Kheidorov
[1]Electric ＆ Electronic Engineering College, Harbin University of Science and Technology[2]Department of Radiophysics and Electronics, Belarusian State University
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:
TN912.3
文献标志码:
A
摘要:
音乐类型分类主要包括两个阶段：特征提取和分类。文中在研究小波变换理论基础上，采用连续小波分析方法提取音乐特征参数。支持向量机是专门针对有限样本情况下的一种分类方法。它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。采用指数径向基函数（脚）内核，分类正确率可达85％，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21％和23％。实验结果表明，采用小波和支持向量机方法是一种相当有效的音乐类型分类方法
Abstract:
Musical genre classification task falls into two major stages： feature extraction and classification. According to a research in wavelet theory, continuous wavelet analysis method is used to extract feature parameters of music. SVM is designed to classify

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备注/Memo

备注/Memo:
颜景斌（1972-），男，黑龙江哈尔滨人，博士，副教授，从事语音识别的研究；伊戈尔·艾杜阿尔达维奇，博士，副教授，从事语音信号处理和多媒体信息处理的研究
更新日期/Last Update: 1900-01-01