基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型

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1、万方数据第29卷第4期2009年4月北京理工大学学报TransactionsofBeijinglnstituteofTechnologyVoI．29No．4Apr2009基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型牛滨1，孔令志2，罗森林2，潘丽敏2，郭亮2(1．哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，黑龙江，哈尔滨150040；2．北京理工大学信息安全与对抗技术实验室，北京100081)摘要：提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCc)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法．该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征，并利用GMM算法生成该歌曲的模板，然后利用音乐模板库对音乐文件进行相

2、似度计算．实验结果表明，利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为90％．关键词：音乐推荐；Mel频率倒谱系数；高斯混合模型中图分类号：TN912文献标识码：A文章编号：1001一0645(2009)04一0351～05IndiViduaIityMusicRecommendationModelBasedonMFCCandGMMNIUBinl，KONGLing—zhi2，LU0Sen—lin2，PANLi—min2，GUoLian92(1．SchoolofMeasurement—ControlTech8乙CommunicationsEngineering，HarbinUniversityofSc

3、ienceandTechnology，Harbin，Heilongjiang150040，China；2．LabforInformationSecu“tyandCountermeasures，Be巧ingInstituteofTechnology，Be幻ing10008l，China)Abstract：ApersonalitymusicrecommendationalgorithmmodelbasedonMe卜frequencycepstrumcoefficients(MFCC)andGaussianmixturemodel(GMM)isprovided．Thismethodextract

4、sMFoCfromacertainsongasfeatureparameters，andgeneratesatemplateofthesongusingtheGMMalgorithm．Itthengainssimilarsongsfromthemusiclibrarybycomparingtheirtemplates’throughsimiIarity．Fromtheexperimentalresult，thecorrectrateofthesongrecommendationis90％．Keywords：musicrecommendation；Me卜frequencycepstrumco

5、efficient；Gaussianmixturemodel语音是人类交流和交换信息中最便捷的工具和最重要的媒体，因此，语音识别在多媒体技术中有着极其重要的位置．语音识别技术是集声学、语音学、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，一直是人们研究的热点．其研究成果已经广泛应用于人类社会的各个领域，这些研究成果将为音频信息的检索提供很大帮助．音频检索就是一种与音频相关的应用，音乐是一种特殊类型的音频．目前对于音乐的检索都是基于音乐内容的检索口。2]，通过哼唱一首乐曲的旋律片段，从音乐中提取旋律和节奏等特征信息进行搜索口J，很少有利用音频检索技术对歌曲进行相似性检索．利用相

6、关技术实现相似音乐的检索，歌唱者可以根据自己的声音和风格，利用检索系统检索与自己相似的歌曲，同时，用户可以从歌曲库中自动选择自己喜爱的歌曲，满足个性化音乐推荐和服务．作者提出一种个性音乐推荐模型，采用Mel频率倒谱系数(MFcc)和高斯混合模型(GMM)算法来构造该模型，并用期望最大化(EM)算法进行训练[4]．1基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型1．1MFCC语音特征提取[s刮目前最有效的提取语音特征的方法是MFCC或线性预测倒谱系数(I。PCC)法．LPCC是基于语收稿日期：2008一05—29基金项目：国家“二四二”计划项目(2005C48)作者简介：牛滨(1955一)。男．副研

7、究员，E—mail：niubin0205@126．com．万方数据352北京理工大学学报第29卷音线性预测分析，l。PCC分析法是以基于Durbin或Levinson迭代算法求解维纳一霍夫方程获得LPC预测系数，进而得到LPC的倒谱参数LPCC的．而MFcC充分考虑了人的听觉特性，没有任何前提假设，具有良好的识别性能和抗噪能力，MFCC计算过程如图l所示．图lMFCC提取过程Fig．1ProcessofdistillMF