[发明专利]中国典型听觉文化符号特征选择方法

摘要

中国典型听觉文化符号特征选择方法，它涉及特征选择方法。它解决了听觉符号资源的收集、检索、欣赏、参考和利用的问题。本发明的方法：采用音乐描述；数据预处理；特征提取；特征选择四个步骤来实现的。本发明在研究中国典型听觉文化符号特征选择方法，将听觉符号数字化，建立听觉符号资源数据库，以实现对听觉符号资源的收集、检索、欣赏、参考和利用等，这项工作对于宣传和保护中国典型听觉符号具有重要的历史意义和现实意义，在中国整体传统音乐数字化的发展进程中起着重要的推动作用的优点。

主权项

中国典型听觉文化符号特征选择方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一、音乐描述；本步骤总结了能表示中国典型听觉文化符号的主要声学特征量，结合Mirtoolbox中声学特征量与音乐要素的对应关系，选择了13个能充分表征音乐的力度、节奏、音色、音高和音调五大要素的声学特征量，这些声学特征量物理意义明显，并有着很好的代表性；步骤二、数据预处理；数据预处理包括预加重和分帧加窗，预加重的目的是将音乐信号频谱中的高频部分调高，使得信号在低频到高频的整个频带中频谱变得平坦，时期信噪比基本一致，便于后续处理不会造成音频信号的丢失；分帧加窗由于音乐信号具有短时平稳特性，在每一帧中可将其看做稳态信号，所以可以以帧为单位进行处理；步骤三、特征提取；将步骤一中提到的声学特征及其统计值，经过步骤二的数据预处理后，就可以采用信号学的相关知识对其进行提取；步骤四、特征选择；提出了一种新的特征选择算法，将过滤式的特征选择算法中的ReliefF与封装式特征选择算法SFS相结合，既可以克服ReliefF与分类器无关可能最终造成分类准确的下降，又可以降低SFS算法的计算复杂度。