基于MDCT域特征的MP3音乐分类

音乐分类是将用户输入的音乐信号与音乐库中的音乐文件进行匹配,找出相应的类别.传统的MP3分类的研究大多先把MP3文件解压缩到PCM文件,然后在PCM文件上进行特征提取,这种方法存在的问题是处理速度比较慢.本文中借鉴语音识别技术,提出了基于MDCT域的MP3音乐特征片段提取方法,然后利用MDCT域上的音乐片段特点表示MP3音乐特征属性,最后采用适应性较强的学习分类器对已经提取的音乐特征向量进行分类.实验先通过对4个歌手100首歌的学习,然后对未知20首歌进行分类,识别演唱歌手平均准确度达80%.