基于SVM主动学习的音乐分类

摘要：

提出了一种改进的SVM（支持向量机）主动学习方法，通过多次迭代提供给用户信息量最大的样本并将其加入训练集，可以大大减少人工标记样本所耗费的代价。为了评估分类器的性能，实验中对包含了五种音乐流派类别（舞曲、抒情、爵士、民乐、摇滚）的801首音乐样本进行了分类，并在分类准确率的收敛速度和达到同等准确率下需要标注的样本数目两个方面验证了提出的SVM主动学习方法的有效性。

关键词：支持向量机、主动学习、音乐分类

所属期刊栏目：52

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.60902065。

在线出版日期：2016-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：127-133