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基于交叉递归图和局部匹配的翻唱歌曲识别
  • ISSN号:1006-3080
  • 期刊名称:《华东理工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271349)
作者: 杨帆, 陈宁
中文摘要:

基于Qmax算法,提出了一种新的序列局部匹配算法,用于翻唱歌曲识别。该算法通过改变所使用的步长条件使得匹配过程既能防止病态弯曲又能增加局部匹配分数。为了验证该算法在翻唱歌曲识别中的有效性,采用基于节拍同步的音级轮廓(PCP)特征作为测试对象,并利用最佳移位索引(OTI)实现基调不变性;根据所提取的特征构造交叉递归图(CRP),利用提出的局部匹配算法计算序列之间的相似度。实验结果表明,该方法获得了比传统匹配算法,如动态时间规整(DTW)、互相关和Qmax算法更高的识别准确率。

英文摘要:

In this paper,a new local alignment algorithm based on Qmax is proposed to identify the cover versions.By changing the step size condition,the proposed algorithm can prevent the generating of pathological warping and improve the final score of local alignment.To verify the effectiveness of the proposed algorithm in cover song identification,the beat-synchronous pitch class profile(PCP)feature is taken as test object and the optimal transposition index(OTI)is used to achieve the key invariance.According to the extracted features,the cross recurrence plot(CRP)is constructed and the similarity is computed.It is shown from the experimental results that the proposed algorithm can achieve higher identification accuracy than the traditional alignment algorithms,e.g.,dynamic time warping(DTW),cross-correlation and Qmax.

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期刊信息
  • 《华东理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:华东理工大学
  • 主编:刘红来
  • 地址:上海梅陇路130号
  • 邮编:200237
  • 邮箱:ecustxbbzz@ecust.edu.cn
  • 电话:021-64252666
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-3080
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1691/TQ
  • 邮发代号:4-382
  • 获奖情况:
  • 2001年被国家新闻出版总署评为"中国期刊方阵科技...,2002年获"第五届全国石油和化工行业优秀期刊二等奖",2004年获"全国高校优秀科技期刊二等奖",2006年荣获"首届中国高校优秀科技期刊奖"以及"第...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10083