中文简谱的图像分割与歌词提取研究

为准确获取简谱的歌词信息,提出一种中文简谱的图像分割与歌词提取方案。在图像分割阶段,利用投影法与中文歌谱的高层领域知识分离歌词与乐音、标题等区域;在歌词提取阶段,设计包围盒算法提取歌词,合并属于同一个字的包围盒,区分标点符号,并与歌词包围盒分开存储。实验结果表明,该方案具有较好的歌词提取效果,平均歌词提取率可达97.48%。

基于word2vec的中文歌词关键词提取算法

为了让用户根据歌词内容快速精准地检索音乐,提出一种基于word2vec的中文歌词关键词提取算法.算法运用word2vec将歌词表征为词向量,根据词向量计算词语之间的相似度,其次通过K-means聚类算法得到歌词关键词.同时与基于TFIDF、LDA模型的歌词关键词提取结果进行比较,发现从该算法得出的10个关键词中抽取与人工标注相同的2-5个时,准确率明显增加.