基于支持向量机的音乐和弦识别的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要工作及文章的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 声学及音乐知识 | 第13-19页 |
| 2.1 声学介绍 | 第13页 |
| 2.2 音乐特征介绍 | 第13-14页 |
| 2.3 乐理知识 | 第14-18页 |
| 2.3.1 音高与音色 | 第14-15页 |
| 2.3.2 音律及十二平均律 | 第15-16页 |
| 2.3.3 节拍和节奏 | 第16-17页 |
| 2.3.4 音级音程与和弦 | 第17-18页 |
| 2.4 音乐形式简述 | 第18-19页 |
| 第三章 音级轮廓特征提取 | 第19-26页 |
| 3.1 节拍跟踪 | 第19-21页 |
| 3.2 基于节拍跟踪的音级轮廓特征 PCP | 第21-24页 |
| 3.2.1 PCP 特征介绍 | 第21-22页 |
| 3.2.2 增强型 PCP 特征的计算 | 第22-24页 |
| 3.3 PCP 的优化 | 第24-26页 |
| 3.3.1 自动调谐处理 | 第24-25页 |
| 3.3.2 谱白化处理 | 第25页 |
| 3.3.3 不同音级和节拍间 PCP 的处理 | 第25-26页 |
| 第四章 音乐和弦识别系统的设计 | 第26-44页 |
| 4.1 基于 HMM 的和弦识别系统 | 第26-33页 |
| 4.1.1 马尔可夫模型的基本理论 | 第26-27页 |
| 4.1.2 隐马尔可夫模型原理 | 第27页 |
| 4.1.3 HMM 的定义描述 | 第27-29页 |
| 4.1.4 HMM 的算法介绍 | 第29-32页 |
| 4.1.5 实验结果 | 第32-33页 |
| 4.2 基于支持向量机 SVM 的和弦识别 | 第33-44页 |
| 4.2.1 支持向量机概述 | 第33-34页 |
| 4.2.2 结构化的支持向量机 | 第34-38页 |
| 4.2.3 支持向量机的线性化 | 第38-40页 |
| 4.2.4 SVM 的多类和弦分类 | 第40-41页 |
| 4.2.5 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 论文总结 | 第44-45页 |
| 5.2 未来展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
