基于数据挖掘技术的音乐风格分类方法的研究

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1、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得直昌盔堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名c手写，名沥签字日期：渺年g月j日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解南昌大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授

2、权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所和中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名c手写，彳毛电琶签字日期：Ⅵ侈年6月弓日导师签名(手写)签字目期：bot3年／c,月3日摘要飞速发展的数字化信息技术对音乐产业产生了巨大的影响，音乐的播放与下载也已经成为了许

3、多互联网运营商的主要业务。互联网技术促进了音乐产业的发展，各种新兴的音乐风格层出不穷，用户的欣赏喜好也因人而异。各大企业与众多学者已经开始研究如何利用计算机来解决音乐风格分类的问题。本文以音乐学理论知识为基础，从数据挖掘技术的角度出发，提出了一种基于MIDI音乐文件的风格分类方法，该风格分类方法以音乐中原本的和声与旋律信息作为风格分类的依据，利用数据挖掘技术对音乐进行自底向上、分段、分层的风格分类，并与相关的其它分类方法进行了试验分析比较，得到了较为理想的试验结果。本文主要的创新点包括：(1)改进了Skyline主旋律提取算法，提出了

4、一种基于阈值与信息熵的MIDI文件主旋律提取算法；(2)提出了MIDI文件和声提取算法；(3)文章首次将粗糙集理论运用于音乐风格分类应用领域；(4)提出了一种时间复杂度为4cllv／c1)的属性约简算法；(5)提出了一种主动查找式的Apriori频繁模式挖掘算法，有效地降低了挖掘频繁模式过程中的时空开销以及I／O开销；(6)本文提出了一种主旋律分段算法，有效地解决了音乐中的变调与离调表现手法对主旋律分析造成的影响，并使用了自底向上分层决策的方法，以音乐的和声与旋律分别作为依据对音乐的风格进行分类。本文中的实验部分使用MATLAB进行仿

5、真，并采用由Torvaldis等人开发的MidiToolbox进行MDI文件解码。关键词：音乐分类，数据挖掘，粗糙集原理，主动式AprioriABSTRACTThefastdevelopingdigitalinformationtechnologyfacilitatestheexpansionofmusicalindustryonInternet，musicplayinganddownloadinghavealsobeenthemainserviceformanyenterprisesofIntemetservice．Suchfaci

6、litationofInternetresultsintheemergenceoflargenumbersofnewmusicalgenres，whileusers’preferenceofdifferentstylesvarieswithindividual．Howtosolvetheproblemofgenreclassificationformusichasbeenahotissuewidelystudiedbycompaniesandscholarsinthisera．Inthisthesis，amethodofgenrecl

7、assificationforMIDImusicfilebasedonmusicaltheoryhasbeenproposedbyusingdataminingtechniques．Forthismethod，informationabomharmonyandmelodyoriginallycontainedinthemusichasbeenregardedasthebasisofgenreclassificationrespectively．Dataminingtechniquesareusedforthebottom—upsect

8、ional，hierarchicalgenreclassificationformusic．Wegotidealexperimentresultsaboutthecomparisonsbetweenthemethodsp