【摘 要】
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结合乐理理论和信号处理理论,针对传统和弦识别仅考虑音高特性的音级轮廓特征PCP（pitch class profile）造成正确识别率较低的问题,提出一种以反映听觉特性的MFCC（mel frequency
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结合乐理理论和信号处理理论,针对传统和弦识别仅考虑音高特性的音级轮廓特征PCP（pitch class profile）造成正确识别率较低的问题,提出一种以反映听觉特性的MFCC（mel frequency cepstral coefficent）与PCP 的联合特征和稀疏表示分类器（sparse representation classification,SRC）的和弦识别方法. 通过对两特征矢量的叠加构成新的和弦特征,然后利用SRC 进行和弦识别. 实验结果表明,与传统方法的识别率相比,本方法的识别率
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