【摘 要】
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在翻唱歌曲识别中,手工设计的特征虽然具有高可定制性,但其采用的浅层线性结构难以表现音乐的非线性长效结构,而采用基于深度学习的特征提取算法分析音乐的非线性动力学特性
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271349)
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在翻唱歌曲识别中,手工设计的特征虽然具有高可定制性,但其采用的浅层线性结构难以表现音乐的非线性长效结构,而采用基于深度学习的特征提取算法分析音乐的非线性动力学特性可以弥补这一缺陷。本文在研究两者互补性的基础上,提出了一种融合手工特征和深度特征的翻唱歌曲识别算法。该算法分别采用深度学习模型和手工设计算法提取歌曲的音级轮廓特征和旋律特征,然后将基于这两种特征的相似度组合成相似度向量输入到改进的SVM模型中,并将输入歌曲属于翻唱组合的概率作为融合相似度。为了验证算法性能,以两个公开的数据库(covers80,c
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