[发明专利]基于稀疏表示的音乐和弦自动识别方法

摘要

本发明属于计算机听觉技术领域，涉及一种基于稀疏表示的音乐和弦自动识别方法，包括：自实际音乐音频中截取同一和弦的不同样本，建立K个和弦的模板数据库；对每个和弦的每个样本提取MFCC和PCP两种特征，得到每个和弦的每个样本的特征矢量，构成每个和弦的特征矩阵；实现和弦的自动分类；进行最小化二范数，由二范数最小值对应的i确定y所对应的和弦。本发明能够准确、快速地将不同的和弦检测出来，所分析的乐曲不局限于某种固定的音乐风格。

主权项

1.一种基于稀疏表示的音乐和弦自动识别方法，包括下列步骤：1）自实际音乐音频中截取同一和弦的不同样本，建立K个和弦的模板数据库；2）对每个和弦的每个样本提取MFCC和PCP两种特征，得到每个和弦的每个样本的特征矢量，构成每个和弦的特征矩阵A_i，A_i为第i个和弦的特征矩阵，i=1,2,...,K；3）实现和弦的自动分类，方法如下：将特征矩阵按和弦类别分块，得到分块后的特征矩阵A=[A₁,A₂,...,A_i,...,A_K]，设y为待识别和弦样本的特征矢量，x代表待识别和弦样本关于特征矩阵A的系数向量，求出满足等式y=Ax，并使x的一范数||x||₁最小的解与A_i对应，i=1,2,...,K；分别保留K个和弦对应的系数构建K个矢量i=1，2,...,K，矢量的维数与相同。4）求取二范数由二范数最小值对应的i确定y所对应的和弦。