技术总结
本发明涉及和弦自动识别，为提取鲁棒性音阶轮廓和弦特征，并能够快速准确的对和弦进行识别。本发明，基于鲁棒性音阶轮廓特征和向量机的和弦识别方法，包括下列步骤:1)对原始音频信号进行加窗预处理；2)对分帧结果进行离散余弦变换，得到原始信号的标准音频频谱矩阵S；3)通过凸优化问题进行全局最优解的求解：4)为了得到鲁棒性PCP特征，进行矩阵映射；5)采用测度学习的方法对支持向量机的高斯核函数进行优化；6)利用训练数据对测度学习支持向量机进行训练，确定测度学习支持向量机中的参数；7)使用训练好的测度学习支持向量机对测试数据进行识别，得到最终的识别率。本发明主要应用于和弦自动识别场合。
技术研发人员：李锵;王蒙蒙;关欣
受保护的技术使用者：天津大学
文档号码：201710007672
技术研发日：2017.01.05
技术公布日：2017.06.13