一种基于条件随机场的中国民歌地域分类方法

摘要

本发明公开了一种基于条件随机场的中国民歌地域分类方法。本发明提出考虑音乐的时序性，采用条件随机场对民歌的帧特征进行建模，其中结合受限玻尔兹曼机计算其标注序列，使用拟牛顿算法和k次对比散度方法对参数进行学习，最后进行音乐地域分类的实现。相比于传统的方法，本发明解决了特征序列时序关系缺失问题，同时采用受限玻尔兹曼机计算条件随机场标注序列，解决了以往研究计算标注序列的准确度“瓶颈”问题。此外，受限玻尔兹曼机对音频帧特征进行学习，得到音乐高级特征，增大了帧特征之间的差异，简化了手工音频特征设计的难度。本发明方法有效解决了民歌分类精度的问题，提高了民歌地域风格分类的结果。