结合节拍语义和MFCC声学特征的音乐流派分类

摘要：

由于音乐节拍的强度、快慢、持续时间等是反映音乐不同流派风格的重要语义特征，而音乐节拍多属于由打击乐器所产生的低频部分，为此利用小波变换对音乐信号进行6层分解来提取低频节拍特征；针对节拍特征差异不明显的音乐流派，提出用描述频域能量包络的MFCC声学特征与节拍特征结合，并用基于音乐流派机理分析的8阶MFCC代替常用的12阶MFCC。对8类音乐流派实验仿真结果表明，基于语义特征和声学特征结合的方法，总体分类准确率可达68.37%，同时特征维数增加对分类时间影响很小。

关键词：音乐流派分类、节拍特征、Mel频率倒谱系数(MFCC)、小波分解、支持向量机

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61075008。

在线出版日期：2015-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：197-201