基于听觉图像的音乐流派自动分类

作者：李锵 李秋颖 关欣音乐流派分类听觉图像尺度不变特征转换空间金字塔匹配

摘要：音乐流派的自动分类是音乐信息检索系统的重要组成部分.将听觉图像引入音乐流派的分类研究中,用听觉图像模型模拟人耳耳蜗结构,基于音乐流派分类研究常用的GTZAN数据库,将一维音频信号转换为二维听觉图像,对音乐听觉图像进行尺度不变特征转换（SIFT）及空间金字塔匹配（SPM）,从局部到整体地提取图像的纹理特征,最后采用LibSVM中线性核函数的支持向量机对音乐流派进行分类.实验结果表明,与同样基于人耳耳蜗结构提出的美尔频率倒谱系数（MFCC）流派分类方法相比,基于听觉图像的流派分类正确率提高15%.

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