基于鲁棒音阶特征和测度学习svm的音乐和弦识别-信号处理.pdfVIP

第３３卷　第７期 信 号 处 理 Ｖｏｌ．３３　Ｎｏ．７ ２０１７年７月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ Ｊｕｌ．２０１７ 文章编号：１００３－０５３０（２０１７）０７－０９４３－１０ 基于鲁棒音阶特征和测度学习ＳＶＭ的音乐和弦识别 王蒙蒙　关　欣　李　锵 （天津大学电子信息工程学院，天津３０００７２） 摘　要：和弦识别是音乐信息检索领域重要的研究内容之一，在信息处理、音乐结构分析以及推荐系统等方面具 有重要的作用。为了降低人声对和弦进程的影响且恢复和弦所对应的谐波信息，文章分别对频谱中和弦所对应 的谐波信息和人声信息进行建模，构建双目标优化问题，对和弦所对应的谐波信息进行有效重建，同时去除人 声；其次，对谐波信息进行降维处理得到鲁棒性的音阶轮廓特征；最后为了提高支持向量机性能，文章采用测 度学习的方法得到马氏距离，并使用马氏距离替换支持向量机的高斯核函数的欧氏距离，使得支持向量机的判 别函数包含有数据的空间分布信息。最终实验结果表明，同基于现今流行的和弦识别算法相比，提出的和弦识 别算法识别正确率提高３５ ～１２２ 。 关键词：和弦识别；音阶轮廓特征；核范数；测度学习；支持向量机 中图分类号：ＴＰ３９１．４　　　文献标识码：Ａ　　　ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１７．０７．００６ ＭｕｓｉｃａｌＣｈｏｒｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＲｏｂｕｓｔＰｉｔｃｈＣｌａｓｓＰｒｏｆｉｌｅａｎｄ ＭｅｔｒｉｃＬｅａｒｎｉｎｇＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ ＷＡＮＧＭｅｎｇｍｅｎｇ　ＧＵＡＮＸｉｎ　ＬＩＱｉａｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＣｈｏｒｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｏｆＭｕｓｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ，ｗｈｉｃｈｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｉｎｆｏｒ ｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｍｕｓｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｖｏｉｃｅｏｎｃｈｏｒｄ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｖｅｒｙｈａｒｍｏｎｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｃｈｏｒｄ，ｈａｒｍｏｎｉｃａｎｄｖｏｉｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｗｅｒｅｍｏｄｅｌｅｄａｎｄａｔｗｏｔａｒｇｅｔｏｐｔｉ ｍａｌｐｒｏｂｌｅｍｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｒｏｂｌｅｍ，ｈａｒｍｏｎｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｗａｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄａｎｄｓｐａｒｓｅｖｏｉｃｅｗａｓｒｅ ｍｏｖｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｒｏｕｇｈｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇａｐｉｔｃｈｍａｐｐｉｎｇｓｔｅｐ，ｒｏｂｕｓｔｐｉｔｃｈｃｌａｓｓｐｒｏｆｉｌｅｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ａＭａｈａｌａｎｏｂｉｓ Ｍｅｔｒｉｃｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅｏｆｔｒａｉｎｓａｍｐｌｅｓｔｈｒｏｕｇｈｍｅｔｒｉｃｌｅａｒｎｉｎｇ，ｔｈｅｎＥｕｃｌｉｄｅａｎＭｅｔｒｉｃｗａｓｒｅｐｌａｃｅｄｂｙＭａ ｈａｌａｎｏｂｉｓＭｅｔｒｉｃｉｎＲａｄｉｕｓＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎｏｆＳＶＭ．ＭａｈａｌａｎｏｂｉｓＭｅｔｒｉｃｃｏｎｔａｉｎｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｉｆｉｅｄｒｅａｌ ｄａｔａｓｅｔ，ｓｏｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｓｍｏｒｅｒｏｂｕｓｔ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｃｕｒｒｅｎｔｌｙｐｏｐｕｌａｒｃｈｏｒｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｐｒｏｐｏｓｅｄｓｙｓｔｅｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃ