中国民歌地域风格分类中的特征选择

发布时间：2018-04-26 01:10

本文选题：音乐信息检索 + 音乐数据挖掘　；参考：《电子学报》2008年S1期

【摘要】：歌曲风格的自动分类技术研究,是音乐信息检索领域中一个重要课题.本文主要讨论了对中国民歌地域风格自动分类中不同特征选择方法对于分类性能的影响.论文选用10个不同地域的1392首原生态中国民歌,进行了地域风格的分类实验.实验结果表明:在多种分类器的试验中,SVM分类器的分类准确率最高;在多种特征选择实验中使用SVM与Active Feature Selection的特征选择方法的分类准确率最高,为83%,且选择出的有效特征参数从74维降为35维,更便于进行参数分析.
[Abstract]:The research of automatic classification of song style is an important subject in the field of music information retrieval. This paper mainly discusses the influence of different feature selection methods on the classification performance of Chinese folk songs. In this paper, 1392 original Chinese folk songs from 10 different regions were selected and classified into regional styles. The experimental results show that the classification accuracy of SVM classifier is the highest in the experiment of multiple classifiers, and the classification accuracy of SVM and Active Feature Selection is the highest in the experiment of multi-feature selection. The effective characteristic parameter is reduced from 74 dimension to 35 dimension, which is more convenient for parameter analysis.
【作者单位】：中国人民大学信息学院;
【基金】：教育部基金(No.05JAZH022) 科技部国家科技基础性工作专项(No.2002DEB10048) 中国人民大学“985工程”自由探索项目(No.21356234)
【分类号】：J607

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