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基于DPP的自動音符切分識別研究

  • 基于內(nèi)容的音樂分析是計算機音樂智能處理領(lǐng)域的重要分支，其中音符的分割和識別是關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先根據(jù)音級輪廓特征(PCP)，對音樂進(jìn)行特征提取，將幀集通過行列式點過程(DPP)進(jìn)行建模，最后根據(jù)最大后驗概率估計(MAP)選出幀子集，從而實現(xiàn)音符的分割。DPP將復(fù)雜的概率計算轉(zhuǎn)換為簡單的行列式計算，減少了計算量。在鋼琴音樂片段多音符的的識別中，得到了67.3%的正確率，解決了多音符的切分識別難題。
  • 關(guān)鍵字： 音符切分  PCP  行列式點過程  子集選擇  MAP  201605  
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