结合DCTM与HMM的音乐分类方法

被引：4

作者：

徐桂彬

邓伟

机构：

[1] 苏州大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机工程与设计 | 2012年 / 33卷 / 11期

关键词：

音乐分类; 相关主题模型; 动态相关主题模型; 变分卡尔曼滤波; 隐马尔克夫模型;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2012.11.021

中图分类号：

TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

改进相关主题模型(correlated topic model,CTM)使其具有动态性,提出了动态相关主题模型(dynamic correla-ted topic model,DCTM),使用变分卡尔曼滤波推断模型的隐含主题参数。将DCTM作为降维模型与隐马尔克夫模型(hidden Markov model,HMM)相结合对音乐分类。这一方法将音乐片段分割为等长的小片段,将小片段的声学特征向量通过相似性比较转化为单词序列,通过DCTM将单词序列转换为主题向量。将主题向量输入HMM得出分类结果。由于DCTM的动态建模,更好地提取对分类有用的信息,因此增强了方法的分类能力。实验验证了方法的有效性。

引用

页码：4245 / 4249+4332 +4332

页数：6

共 11 条

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