一种基于贝叶斯的音乐分类方法

摘要：

本文提出了一种新的音乐分类方法,该方法将降维过程和分类过程综合起来,使用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和朴素贝叶斯(NB)对音乐数据进行分类.在提取音乐特征后,先后运用PCA和LDA对特征集降维,然后将降维后的特征集应用于NB分类器.实验表明这种音乐分类方法的性能要优于常用的SVM等分类方法。

关键词： 音乐分类 特征提取 主成分分析 线性判别 贝叶斯分类器

作者: 宋冬 武港山 吉亮

作者单位: 南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室 江苏 南京 210093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 167-173

在线出版日期: 2008-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）