MIDI文件主旋律音轨的抽取

在数字音乐的研究应用中,大多数高层语义的音乐特征研究都以MIDI音乐文件库作为素材,其中主旋律音轨作为最重要的音乐信息,而从MIDI文件中获取主旋律信息具有很大的难度和误差.提出一种应用随机森林的方法自动抽取MIDI文件中主旋律所在的音轨.首先根据信息熵理论定义了音轨特征的熵值,并通过实验判断该特征的熵值对区分MIDI主旋律音轨与伴奏音轨是有效的.然后由MIDI文件的音轨信息熵和一些其他重要特征组成特征向量,构建随机森林分类器抽取MIDI文件主旋律所在的音轨.由实验可知,该模型有较高的准确率,对提取MIDI文件主旋律音轨有效.

基于H-K算法的MIDI文件主旋律音轨提取探讨

主旋律是音乐旋律信息的重要组成部分,文章通过对表征音乐旋律特征向量的提取,采用H-K分类算法构建音轨分类器模型,对MIDI片旋律音轨和伴奏旋律音轨进行分类。最后通过候选音轨提取出主旋律音轨,研究表明,这种方法对10个音轨内的主旋律提取准确率由75%提升到90%,对于2个音轨以内的主旋律提取可以达到95%的准确率。