【摘 要】
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多版本音乐识别,作为音乐信息检索领域内的一个重要课题,得到了人们的广泛专注.受海量音乐资源的驱动,人们对高效算法的需求呼之欲出.词袋模型是一种在自然语言处理和数字图
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院; 上海大学计算机工程与科学学院; 上海财经大学信息管理与工程学院; 东方有线网络有线公司; 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61171128)资助;国家“八六三”计划项目(2011AA01A109)资助
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多版本音乐识别,作为音乐信息检索领域内的一个重要课题,得到了人们的广泛专注.受海量音乐资源的驱动,人们对高效算法的需求呼之欲出.词袋模型是一种在自然语言处理和数字图像处理领域中的广泛应用的特征表示模型,本文将其引入到多版本音乐识别技术研究中,基于目前业界广泛应用的Chroma特征,提出一种新的高层次特征,Chroma-based BOW特征对歌曲的旋律信息进行表示,实现了特征空间到线性矢量的降维映射.同时,设计并实现了一套完整的多版本音乐识别算法.实验证明该特征对于多版本音乐识别是有效的,相应的识别算法能够大幅度提高了传统音乐识别系统的效率.
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