中国民歌地域风格分类中的特征选择

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1、万方数据第12A期2008年12月电子学报ACrAEU￡CrRONICASINICAV01．36No．12ADee．2008中国民歌地域风格分类中的特征选择刘怡，蔚磊，刘子利，王鹏(中国人民大学信息学院，北京100872)摘要：歌曲风格的自动分类技术研究，是音乐信息检索领域中一个霞要课题．本文主要讨论了对中国民歌地域风格自动分类中不同特征选择办法对于分类性能的影响．沦文选用lO个不同地域的1392首原牛态中国民歌，进行了地域风格的分类实验．实验结果表明：在多种分类器的试验巾，SVM分类器的分类准确率最高；在多种特征选择实验中使用SVM与ActiveFeatureSe

2、lection的特征选择方法的分类准确率最高，为83％，且选择出的有效特征参数从74维降为35维，更便于进行参数分析．关键词：音乐信息枪索；音乐数据挖掘；音乐风格分类；特征选择中图分类号：TF37，TPl81文献标识码：A文章编号：0372．2112(2008)12A-152．05TheFeatureSelectionofRegionalStyleClassificationofChineseFolkSongsHUYi，WEII_ei，LIUZi—li，WANGPeIlg(InformationSchool，Renm／n￡抽矗ⅫB毋ofCh／na，ne西／ng100

3、872，China)Abstract：Automaticmusicstyleclassificationisallimportanttopicintheareaofmusicinformationretrieval．Inthispaper，Wepie．sentastudyonautomaticclassificationofChiNesefolksongsbyregionalstylewhichmainlyfocusesonperfommceofdif-ferentfeatureselectionmethod．Wedidmusicstyleclassificatio

4、nexperimentson1392originalChinesefolksongswhichalecollect-edfrom10differentregions．Theexperimentresultss】硎thatsupportvectormachineclassificationperformancehasacertainad-vantageamongdifferentclassifierswithoutfeatureselection．Simultaneously，supportvectormachinegetthehighestclassificatio

5、nae-curacyof83％withactivefeatureselectionmethod，thefeatureVI笼-vK)I"dimensionsalereducedfrom74to35岫ngactivefeature∞一leetionfeatureselection．Therefore，theselectedfeaturesetisnx)佗convenientformusicanalysis．Keywords：musicinformationretrieval；musicdatamining；musicstylefeatureselection1引言1．1

6、背景与动机随着计算机硬软件技术的进步，越来越多的多媒体数据应用到社会生活的各个领域．音乐数据是多媒体数据的重要组成部分，在冈特网上每天都在产生大量的数字音乐数据，对这些数据的使用包括数字图书馆、网上音乐销售、歌厅点歌服务、个人音乐欣赏、音乐研究、乐曲版权裁决等．所有这些，都要求相应的音乐信息管理系统能够支持用户对于非格式化音乐数据的各种处理要求．这一新的应用需求，引起了学术界和工业界的极大兴趣，吸引厂包括数据库技术、数字信号处理、模式识别、机器学习等众多领域的科学家共同探讨这一新的挑战中提出的新的理论与技术问题．音乐的自动分类与检索技术是支持用户对音乐数据处理要求的

7、基础技术，可以直接用于基于高级语义的检索和推荐，与之相关的研究课题受到学术界的广泛重视．由于西方歌曲中，最重要的特点是流派，因此，对音乐自动分类的研究中，大多数是对于流派分类的研究．而中国民歌地域风格特点更加鲜明，有不少的音乐爱好者喜欢欣赏民族音乐．在对中国民族歌曲查询要求中，通过地域风格检索也是重要检索方式．如：“查找两首新疆民歌”，“查找三首江南小调”，等等．研究中国民歌的地域风格分类，可以使音乐网站对中国民歌自动标识，以支持用户基于地域风格的查询要求和网站管理中的歌曲推荐要求．另外，虽然中国民歌地方色彩之丰美，世界各国难与相比．但至今为止，对于中国民歌的地