| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第8页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 音乐流派分类基本理论 | 第13-29页 |
| ·音乐流派简介 | 第13-14页 |
| ·音乐元素相关定义 | 第14-15页 |
| ·声学三要素 | 第14-15页 |
| ·音乐三要素 | 第15页 |
| ·特征提取 | 第15-26页 |
| ·声学特征 | 第16-23页 |
| ·音乐特征 | 第23-26页 |
| ·分类器及降维算法简介 | 第26-28页 |
| ·SVM 分类器基本原理 | 第26-27页 |
| ·LDA 降维算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 结合节拍语义和 MFCC 声学特征的音乐流派分类算法 | 第29-41页 |
| ·基于小波分解的节拍语义特征 | 第29-33页 |
| ·小波多分辨率分解基本原理 | 第29页 |
| ·节拍语义特征的提取方法 | 第29-33页 |
| ·基于音乐机理的 MFCC 最佳阶数确定 | 第33-35页 |
| ·算法流程和步骤 | 第35-37页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第37-40页 |
| ·各流派节拍特点对比及分析 | 第37-38页 |
| ·基于节拍特征和 MFCC 特征的流派分类性能 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于谱图分离的调制谱特征的音乐流派分类 | 第41-51页 |
| ·基于谱图分离的调制谱特征的基本原理 | 第41-42页 |
| ·基于中值滤波的谱图分离原理 | 第41-42页 |
| ·小波调制谱特征的基本原理 | 第42页 |
| ·谱图分离的小波调制谱特征分类算法实现步骤 | 第42-44页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第44-50页 |
| ·打击成分与和声成分的谱图分离 | 第44-45页 |
| ·小波调制谱特征分析 | 第45-49页 |
| ·基于谱图分离的调制谱特征分类性能 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于多尺度 Gabor 图像纹理特征的音乐流派分类 | 第51-61页 |
| ·图像纹理特征基本原理 | 第51-54页 |
| ·GLCM 特征基本原理 | 第51-52页 |
| ·LBP 特征基本原理 | 第52-53页 |
| ·Gabor 图像纹理特征基本原理 | 第53-54页 |
| ·分类方法整体流程和步骤 | 第54-55页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第55-60页 |
| ·基于 GLCM 和 LBP 纹理特征的音乐流派分类算法 | 第55-56页 |
| ·基于多尺度 Gabor 图像纹理特征的音乐流派分类算法 | 第56-59页 |
| ·不同图像纹理特征的音乐流派分类性能对比 | 第59页 |
| ·本文不同音乐流派分类方法性能对比 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第61-63页 |
| ·主要结论 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 : 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
