模式识别与人工智能
2025年4月10日 星期四   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (7): 643-647    DOI:
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法
张冠元1,2,王斌1
1.中国科学院计算技术研究所北京100190
2.中国科学院大学北京100049
Liquid State Machine Based Music Chord Sequence Recognition Algorithm
ZHANG Guan-Yuan1,2,WANG Bin1
1.Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190
2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049

全文: PDF (507 KB)   HTML (0 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 文中提出一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法。该方法首先将音乐信号进行切分采样并对每帧提取音级轮廓(PCP),经训练后得到一个液体状态机模型。方法提出两类奇异矩阵、和弦出现概率向量、和弦变换矩阵,它们可用在和弦序列后处理阶段。在神经网络模型、隐马尔科夫模型、回声状态网络模型、液体状态机模型上进行的初步实验得到8组实验数据。数据表明液体状态机模型对音乐和弦序列具有较好的识别效果,文中提出的后处理算法也能显著提高识别准确率。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张冠元
王斌
关键词 和弦序列识别液体状态机音乐信息检索模式分类    
Abstract:A chord sequence recognition algorithm based on Liquid State Machine (LSM) is presented. Firstly,the music signal is segmented and Pitch Class Profile feature is extracted for every frame. Then,a LSM model is achieved after training. Two kinds of Bizarre Chord,chord appears probability vector and chord transformation matrix,are presented to post-process the chord sequence outputted by LSM. 8 sets of experimental data from neural network model,hidden Markov mode,echo state network model and LSM model show that the LSM gets a good performance,and the post-processing method also effectively improves the recognition accuracy.
Key wordsChord Sequence Recognition    Liquid State Machine    Music Information Retrieval    Pattern Classification   
收稿日期: 2013-02-04     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61070111)、中国科学院先导项目课题(No.XDA06030200)资助
作者简介: 张冠元(通讯作者),男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为信息检索.E-mail:zhangguanyuan@ict.ac.cn.王斌,男,1972年生,副研究员,博士生导师,主要研究方向为信息检索.
引用本文:   
张冠元,王斌. 一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(7): 643-647. ZHANG Guan-Yuan,WANG Bin. Liquid State Machine Based Music Chord Sequence Recognition Algorithm. , 2013, 26(7): 643-647.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2013/V26/I7/643
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn