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基于DPP的自動(dòng)音符切分識(shí)別研究

• 基于內(nèi)容的音樂分析是計(jì)算機(jī)音樂智能處理領(lǐng)域的重要分支，其中音符的分割和識(shí)別是關(guān)鍵技術(shù)之一。本文首先根據(jù)音級輪廓特征(PCP)，對音樂進(jìn)行特征提取，將幀集通過行列式點(diǎn)過程(DPP)進(jìn)行建模，最后根據(jù)最大后驗(yàn)概率估計(jì)(MAP)選出幀子集，從而實(shí)現(xiàn)音符的分割。DPP將復(fù)雜的概率計(jì)算轉(zhuǎn)換為簡單的行列式計(jì)算，減少了計(jì)算量。在鋼琴音樂片段多音符的的識(shí)別中，得到了67.3%的正確率，解決了多音符的切分識(shí)別難題。
• 關(guān)鍵字： 音符切分  PCP  行列式點(diǎn)過程  子集選擇  MAP  201605