【摘 要】
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目前音乐分类已成为分类算法的重要应用领域,但有关民歌的分类研究比较少。以云南原生态民歌为数据对象,提取11维的CELP音频特征,采用单一分类器和集成分类器Bagging、AdaBoo
【机 构】
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西南林业大学艺术学院,西南林业大学计算机与信息学院
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目前音乐分类已成为分类算法的重要应用领域,但有关民歌的分类研究比较少。以云南原生态民歌为数据对象,提取11维的CELP音频特征,采用单一分类器和集成分类器Bagging、AdaBoost、MCS及随机森林对不同标记训练样本数据进行实验比较分析。数据表明Ada Boost和MCS的性能优于单一基分类器,其中AdaBoost表现最佳,对5个民族的歌曲识别正确率都达到85%以上。实验结果表明集成分类器对云南民族歌曲能进行有效的识别与分类。
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