您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

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
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

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.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

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

Click to fold

点击收起

基金:

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
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]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202108-13.

No.****

动态公开评议

共计0人参与

动态评论进行中

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于DTW的音乐信号特征识别系统研究