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基于粒子群算法优化的音频特征应用研究
1
作者
王志强
郭宁
傅向华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第10期45-49,共5页
在深入研究音频特征的基础上,提取响度特征和音调特征,并利用粒子群算法优化特征权重。提出一种对歌唱片段进行自动评价的方法,用于视频点歌系统的实时评分模块。实验结果表明,该系统能够反映演唱者歌声和歌曲原唱两者内容的相似程度,...
在深入研究音频特征的基础上,提取响度特征和音调特征,并利用粒子群算法优化特征权重。提出一种对歌唱片段进行自动评价的方法,用于视频点歌系统的实时评分模块。实验结果表明,该系统能够反映演唱者歌声和歌曲原唱两者内容的相似程度,从而给出了有效的评分标准。
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关键词
音频特征
pso
视频点歌系统
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职称材料
题名
基于粒子群算法优化的音频特征应用研究
1
作者
王志强
郭宁
傅向华
机构
深圳大学计算机与软件学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第10期45-49,共5页
基金
广东省自然科学基金项目(7301329)
深圳市科技计划项目(200740)资助
文摘
在深入研究音频特征的基础上,提取响度特征和音调特征,并利用粒子群算法优化特征权重。提出一种对歌唱片段进行自动评价的方法,用于视频点歌系统的实时评分模块。实验结果表明,该系统能够反映演唱者歌声和歌曲原唱两者内容的相似程度,从而给出了有效的评分标准。
关键词
音频特征
pso
视频点歌系统
Keywords
audio feature
,
pso
,
video song-on-demand systems
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法优化的音频特征应用研究
王志强
郭宁
傅向华
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
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