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基于音色单元分布的音乐结构分析

李相莲, 李明, 刘若伦, 颜永红

李相莲, 李明, 刘若伦, 颜永红. 基于音色单元分布的音乐结构分析[J]. 声学学报, 2010, 35(2): 276-281. DOI: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2010.02.028
引用本文: 李相莲, 李明, 刘若伦, 颜永红. 基于音色单元分布的音乐结构分析[J]. 声学学报, 2010, 35(2): 276-281. DOI: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2010.02.028
LI Xianglian, LI Ming, LIU Ruolun, YAN Yonghong. Music structure analysis based on timbre unit distribution[J]. ACTA ACUSTICA, 2010, 35(2): 276-281. DOI: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2010.02.028
Citation: LI Xianglian, LI Ming, LIU Ruolun, YAN Yonghong. Music structure analysis based on timbre unit distribution[J]. ACTA ACUSTICA, 2010, 35(2): 276-281. DOI: 10.15949/j.cnki.0371-0025.2010.02.028
李相莲, 李明, 刘若伦, 颜永红. 基于音色单元分布的音乐结构分析[J]. 声学学报, 2010, 35(2): 276-281. CSTR: 32049.14.11-2065.2010.02.028
引用本文: 李相莲, 李明, 刘若伦, 颜永红. 基于音色单元分布的音乐结构分析[J]. 声学学报, 2010, 35(2): 276-281. CSTR: 32049.14.11-2065.2010.02.028
LI Xianglian, LI Ming, LIU Ruolun, YAN Yonghong. Music structure analysis based on timbre unit distribution[J]. ACTA ACUSTICA, 2010, 35(2): 276-281. CSTR: 32049.14.11-2065.2010.02.028
Citation: LI Xianglian, LI Ming, LIU Ruolun, YAN Yonghong. Music structure analysis based on timbre unit distribution[J]. ACTA ACUSTICA, 2010, 35(2): 276-281. CSTR: 32049.14.11-2065.2010.02.028

基于音色单元分布的音乐结构分析

基金项目: 

国家重点基础研究发展规划项目计划(973计划,2004CB318106)、国家自然科学基金(10574140,60535030)、国家高技术研究发展计划(863计划,2006AA010102,2006AA01Z195)和中日双边联合项目资助项目。

详细信息
  • PACS: 

Music structure analysis based on timbre unit distribution

  • 摘要: 音乐的结构是音乐作品表达作者思想的一种重要形式,也是听众理解音乐作品内涵的有效途径。本文研究了基于音乐特征的音色单元建模方法,研究了在Fisher准则下,根据局部范围音色单元的分布,采用非监督聚类方法分析音乐的结构。实验结果证明了基于离散余弦变换的音色特征,用音色单元分布聚类算法进行音乐结构分析的有效性。
    Abstract: Music structure is not only an important form of the music works to express artists' ideas, but also is an effective way for listeners to understand the meaning of the music. This paper proposes a timbre unit modeling method based on musical features, using unsupervised clustering method to analyze music structure according to the distribution of local timbre units, with the amended Fisher rule. The experiment results show that the unsupervised clustering algorithm with DCT-based chroma feature is an effective way to analyze the music structure.
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-02-01
  • 修回日期:  2010-02-10
  • 网络出版日期:  2022-06-27
  • 刊出日期:  2022-06-27

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