基于MP稀疏分解原子参数的乐器分类

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Mel频率倒谱系数(MFCC)等传统声学特征不能精确地体现出不同乐器信号间的差别。为此,提出一种基于匹配追踪(MP)稀疏分解原子参数的乐器分类方法。利用MP算法提取各类乐器信号的稀疏分解原子,将得到的原子参数作为特征,通过支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法的分类正确率达到89.17%,相对于MFCC提高了17.37%。
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