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论文编号 202108-13
论文题目 基于DTW的音乐信号特征识别系统研究
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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基于DTW的音乐信号特征识别系统研究

首发时间:2021-08-05

姚瑶 1   

姚瑶(2001-),女,本科生,通信工程

董伟宁 1   

董伟宁(2001-),女,本科生,通信工程

冀雯馨 2    代巍 1   

代巍(1984-),女,讲师,硕导,主要研究方向:信息与信号处理

冀常鹏 1   

冀常鹏(1970-),男,教授,硕导,主要研究方向:信号检测与估计、计算机通信网络

  • 1、辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛,125105
  • 2、常熟理工学院电子与信息工程学院,江苏苏州,215500

摘要:以音乐信号的特征提取与识别为研究背景,提出基于DTW的音乐信号特征识别系统。该系统采用信号预加重和信号分帧的方法,并结合汉明窗函数对信号进行加权处理。通过检测短期能量和检测短期过零率实现双门限端点检测。将采用傅里叶变换求得的功率谱通过滤波器组后取对数得到每帧的MFCC系数。采用DTW算法实现该音乐识别系统的识别与训练模式。仿真结果表明,采用本文的音乐识别系统可以有效的消除信号中的噪音,准确的检测出语音片段的端点,进行音乐的识别与重现。

关键词: 音乐识别系统 预处理 端点检测 MFCC特征参数 DTW?????

For information in English, please click here

Research on music Signal Feature recognition System based on DTW

YAO Yao 1   

姚瑶(2001-),女,本科生,通信工程

DONGWeining 1   

董伟宁(2001-),女,本科生,通信工程

JI Wenxin 2    Daiwei 1   

代巍(1984-),女,讲师,硕导,主要研究方向:信息与信号处理

JI Changpeng 1   

冀常鹏(1970-),男,教授,硕导,主要研究方向:信号检测与估计、计算机通信网络

  • 1、School of Electronic and Information Engineering,LAONING Technical University,HuLudao,125105
  • 2、School of Electronic and Information Engineering Changshu Institute of Technology,Suzhou Jiangsu,215500

Abstract:Based on the background of feature extraction and recognition of music signal, a music signal feature recognition system based on DTW is proposed. This system carry onweighted processing onthe signalwith the method of signal pre-weighting, signal framing, and the Hamming window function. Double threshold endpoint detection is realized by detecting short-term energy and short-term zero crossing rate. Take the logarithm of the power spectrum obtained by Fourier transform through the filter bank to obtain the MFCC coefficient of each frame. DTW algorithm is used to realize the recognition and training mode of the music recognition system. The simulation results show that the music recognition system proposed can effectively eliminate the noise in the signal, accurately detect the end points of the speech fragments, music recognition and reproduction.

Keywords: key word Music recognition system Pretreatment Endpoint detection MFCC characteristic parameters DTW

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姚瑶,董伟宁,冀雯馨,等. 基于DTW的音乐信号特征识别系统研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2021-08-05]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202108-13.

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