隨著科技的進步,網際網路已充斥在我們的生活之中。音樂也不再以硬體儲存的方式流傳(例如CD、黑膠唱片),而是轉變為數位音樂的方式,透由網路平台散播。許多數位音樂串流服務平台網站也如雨後春筍般誕生,例如iTunes、Spotify、Musicovery。加上文化水平的提升,音樂已是現代人生活之中,不可或缺的一部分。世界上的音樂難以計數,如何將音樂分門別類做好管理乃為現代商業應用的一個重要課題。因此,音樂曲風自動化辨識的技術確實為一個實用且難以迴避的課題。
過去在曲風自動化辨識已有許多研究,但內容不外乎音訊處理、頻譜轉換、特徵擷取、特徵降維、監督式學習機。在相同的模式下提出各種改良,或是全新的特徵擷取…諸如此類,而辨識率也達到了七成以上。本篇論文採用不同於以往的做法,將訊號進行頻譜轉換後層層降維,所得之訊號搭配LDA與決策樹進行辨識,最後去比較與分析離散餘弦轉換與小波轉換在辨識率上的優劣。我們發現搭配小波轉換與混合LDA及決策樹的方法,可以將音樂曲風之分辨率達到八成五以上。
Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0101751014 |
Creators | 陳彥名 |
Publisher | 國立政治大學 |
Source Sets | National Chengchi University Libraries |
Language | 中文 |
Detected Language | Unknown |
Type | text |
Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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