【摘 要】
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改进的BPM算法首先将基于上下文的节拍周期估计方法和节拍追踪算法结合起来,再通过起始点探测算法得到的音符频次,利用音符和节拍的关系细分节拍探测区间,接着通过三种置信度
【机 构】
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合肥师范学院计算机学院,西安交通大学软件学院,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“定性指标偏好感知进化优化在个性化搜索中的应用”(61473298);安徽省自然科学基金项目“基于自适应粒子滤波算法的目标跟踪计算模型及方法研究”(1708085QF157);安徽省高校优秀青年人才支撑计划项目“基于仿生学和graph cut理论的粒子滤波跟踪算法研究”(gxyq2017050)
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改进的BPM算法首先将基于上下文的节拍周期估计方法和节拍追踪算法结合起来,再通过起始点探测算法得到的音符频次,利用音符和节拍的关系细分节拍探测区间,接着通过三种置信度的计量方式来评估每个探测区间的置信度,得到BPM值及其相关特征.实验结果得出改进的BPM音频节奏特征提取算法在特征提取的准确率、音乐情感分类效果方面比传统算法都更具有优越性.
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