[发明专利]基于多特征融合及特征选择的乐音信号分类方法在审
| 申请号： | 201710299166.1 | 申请日： | 2017-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN107133643A | 公开（公告）日： | 2017-09-05 |
| 发明（设计）人： | 喻梅;魏傲雪;王建荣;于健;徐天一;赵满坤 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300192*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于多特征融合及特征选择的乐音信号分类方法，包括歌曲划分，将一首歌曲划分成许多易于提取特征的小段；特征提取，从时域和频域两个方面来提取反映乐音信号信息的特征；特征选择，去除特征中的冗余特征；多特征融合，把不同的特征按照一定的比例融合成一个融合特征；分类和多数投票，采用极限学习机进行分类，根据分类结果进行多数投票得到最终的分类结果。本发明将特征选择引入乐音信号分类中，选取最精简却最有效的特征子集来避免维度灾难，提高分类准确率，从而在保证学习准确率不下降的前提下具有更快学习速度的分类方式。相比传统的多特征融合的分类准确率提高了三个百分点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 选择 乐音 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多特征融合及特征选择的乐音信号分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1)歌曲划分，将一首歌曲划分成许多易于提取特征的小段；2)特征提取，从时域和频域两个方面来提取反映乐音信号信息的特征；3)特征选择，去除特征中的冗余特征；4)多特征融合，把不同的特征按照一定的比例融合成一个融合特征；5)分类和多数投票，采用极限学习机进行分类，根据分类结果进行多数投票得到最终的分类结果。
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