一种基于迭代k-means算法的歌曲聚类方法与流程

文档序号:16368291发布日期:2018-12-22 08:33阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
本发明公开了一种基于迭代k‑means算法的歌曲聚类方法,提取曲库中歌曲的MFCC向量作为声学特征,同时运用迭代k‑means算法对歌曲进行情感识别和情感归类,具体包括以下步骤:提取曲库中歌曲的MFCC,得到每首歌曲的MFCC向量;对所有MFCC向量进行歌曲ID标记并汇整成数据集;对数据集进行第一次k‑means聚类,获得各个MFCC向量聚类结果;根据歌曲所含MFCC向量属于各簇的比例生成K维标签向量集;对所有K维标签向量集进行第二次k‑means聚类,得到最终歌曲聚类结果。本发明可以将曲库中海量歌曲按照歌曲之间人耳感知的情感的相似性进行分类,从而更精准有效的按情感分类为用户推荐相似歌曲。

技术研发人员:江春华;戴鑫铉;龚超;徐若航;刘耀方;王杰
受保护的技术使用者:电子科技大学
技术研发日:2018.08.31
技术公布日:2018.12.21
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