音楽ジャンル分類における冗長ウェーブレット係数のバンド間相関に基づく楽曲特徴量抽出

机译：基于冗余小波圈磁带相关在音乐类型分类中的音乐特征提取

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あらまし本稿では，音楽ジャンル分類における新しい特徴量抽出手法として冗長ウェーブレツト係数を用いたバンド間相関に基づく楽曲特徴量を提案する.この手法は冗長ウェーブレツト変換後のサブバンド信号に対して相関係数などの統計計算を用いて抽出した特徴量と従来の音響特徴量を掛け合わせたハイブリッド法である.分類学習器にSVMを使用し，データセットにGTZAN datasetを使用した実験結果は，提案手法の最大正答率が87.1%で従来の手法よりも性能が向上することを示している.

机译：在本文中，我们在音乐类型分类中使用冗余Waverett系数基于冗余Waverett系数的带间关联的音乐特征量。这种方法与冗余波纹变换后的子带信号相关，这是一种乘以该功能的混合方法使用统计计算提取的数量，例如数字和传统声学特征量。使用SVM使用SVM的实验结果是一种提出的方法，表明最大正确答案率的87.1％的性能率提高了超过常规的技巧。

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来源
《映像情報メディア学会研究会》|2019年|74 p.|共4页
会议地点
作者
小林　拓哉; 久保田　彰;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类一般性问题;
关键词
冗長ウェーブレット変換; 特徴量抽出; 音楽ジャンル分類; 音楽情報検索;

机译：冗余小波转换;特征提取;音乐类型分类;音乐信息搜索;

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