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基于样本的流行歌曲关键段分割方法
被引量:
4
1
作者
张一彬
周杰
边肇祺
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期220-225,共6页
流行歌曲的关键段为歌曲中最能打动人、给人印象最深刻的一个完整片段.将它分割出来可用于音乐试听和基于内容的音乐分类、检索、管理.通过对人工截取的样本进行分析,本文提出了一种流行歌曲关键段自动分割方法.实验结果表明,此方法可...
流行歌曲的关键段为歌曲中最能打动人、给人印象最深刻的一个完整片段.将它分割出来可用于音乐试听和基于内容的音乐分类、检索、管理.通过对人工截取的样本进行分析,本文提出了一种流行歌曲关键段自动分割方法.实验结果表明,此方法可以比较准确和有效地分割出流行歌曲中的关键段.
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关键词
数字娱乐
流行歌曲
音乐自动摘要
神经网络
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职称材料
题名
基于样本的流行歌曲关键段分割方法
被引量:
4
1
作者
张一彬
周杰
边肇祺
机构
清华大学自动化系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期220-225,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60573060
60205002
+1 种基金
60332010)
北京市自然科学基金(No.4042020)
文摘
流行歌曲的关键段为歌曲中最能打动人、给人印象最深刻的一个完整片段.将它分割出来可用于音乐试听和基于内容的音乐分类、检索、管理.通过对人工截取的样本进行分析,本文提出了一种流行歌曲关键段自动分割方法.实验结果表明,此方法可以比较准确和有效地分割出流行歌曲中的关键段.
关键词
数字娱乐
流行歌曲
音乐自动摘要
神经网络
Keywords
digital entertainment
popular song
automatic music summary
neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本的流行歌曲关键段分割方法
张一彬
周杰
边肇祺
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
4
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