面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法

作者：刘婷; 陈宁

来源：华东理工大学学报, 2016, 42(06): 845-850.

DOI：10.14135/j.cnki.1006-3080.2016.06.015

• 相似度融合
• 节拍追踪
• 瞬时频率音级轮廓
• 和声音级轮廓
• 耳蜗音级轮廓
• Qmax
• 翻唱歌曲识别

提出了一种面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法。该算法将基于乐理特征的相似度和基于人耳感知特性的相似度融合,通过把基于节拍跟踪和瞬时频率音级轮廓(IF-PCP)的最大互相关相似度、基于和声音级轮廓(HPCP)的Qmax相似度、基于耳蜗音级轮廓(CPCP)的Qmax相似度映射到同一个多维空间,并计算其几何距离来进行相似度融合。该算法使得IF-PCP特征的节拍速度不变性、HPCP特征的和声优势、CPCP特征的人耳感知特性有效融合。为了验证算法的有效性,采用包含212首不同歌曲共502个版本的数据库作为测试对象,以平均正确率均值和TOP-N作为测试指标对算法性能进行测试。测试结果表明,与基于单一相似度算法相比,该融合算法可提高翻唱歌曲识别准确率。

• 单位
  华东理工大学