基于HMM的自动音符切分识别的研究
外文标题：The Study of Automatic Notes Segmentation and Recognition Based on HMM
文献类型：期刊
作者：许洁萍[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系 北京100872,北京100872,北京100872
[2]中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系 北京100872,北京100872,北京100872
[3]中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系,中国人民大学信息学院计算机系 北京100872,北京100872,北京100872
年：2008
期刊名称：微计算机应用
卷：29
期：5
页码范围：52-55
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1003-1944
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_wjsjyy200805012.aspx
DOI：10.3969/j.issn.2095-347X.2008.05.012
人气指数：3
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基金：国家自然科学基金
关键词：音符切分;HMM;音乐信息检索
摘要：对于用户通过哼唱输入进行音乐检索系统中,音符的切分和识别是关键问题之一.本文介绍了利用隐马尔可夫模型对音符进行建模识别,完成用户哼唱输入自动音乐信息检索的前端处理的初步研究结果.文中给出了音乐中音符、静音及停顿模型的拓扑结构,通过规范化的训练建立了49个音符的隐马尔可夫参数模型.在音符的状态切分中,提出了基于k-均值聚类的状态粗切分方法,减少了手工劳作,提高了分割精度.研究结果表明;在没有语言模型的情况下,获得了46.04%的音符识别率,验证了其方法的可行性.本研究在音乐信息检索领域具有重要的意义.
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