音乐风格相似性检测算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
·研究背景与意义	第8页
·研究现状	第8-11页
·协作过滤推荐	第9-11页
·基于内容推荐	第11页
·本文内容与结构	第11-13页
2 音乐推荐系统综述	第13-34页
·特征提取	第13-22页
·基本特征提取	第14-15页
·线性预测倒谱系数	第15-16页
·梅尔频率倒谱系数	第16-19页
·节拍直方图	第19-21页
·常数Q变换	第21-22页
·分形维数特征	第22页
·机器学习与模型建立	第22-26页
·相似度度量	第26-30页
·人耳耳蜗感知特性	第30-34页
·耳蜗模型	第30页
·Gamma tone滤波器	第30-34页
3 基于融合特征与GMM的音乐相似度检测算法	第34-49页
·音乐特征参数提取	第34-41页
·预处理	第34页
·混合特征提取	第34-39页
·长时特征矢量	第39-41页
·基于动态K均值的GMM建模	第41-49页
·动态K均值初始化GMM模型	第42-44页
·GMM参数估计	第44-46页
·相似度计算	第46-49页
4 仿真结果与分析	第49-55页
·系统架构	第49-50页
·数据库建立	第50页
·评价指标	第50-52页
·客观评价指标	第50-51页
·主观评价指标	第51-52页
·仿真结果与分析	第52-55页
结论	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第60-61页
致谢	第61-62页