基于 GMM 的音乐信号音色模型研究
(0) 音乐信号的音色分析和相似计算是计算机音乐信息检索系统的重要研究内容之一。本文基于经典GMM提出了多次递进趋于稳定的高斯混合模型，并将其应用于音乐音色模型研究中。文中首先提取了反应音色的72维特征，利用wrapper特征选择方法，选择出了反应音色特性的14维最优特征子集，大大降低了音色相似计算的复杂度;其次在最优特征子集下，利用GMM对8类不同音色数据进行了分类识别，取得了62％的识别准确率，验证了音色模型的可行性;而特征选择的实验结果，则反映了乐器音色模型中低频段特征的重要性。
GMM 音色相似 音乐信息检索 特征选择
范丽 许洁萍
中国人民大学信息学院，北京 100872
国内会议
昆明
中文
1-7
2008-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）