一种基于MFCC与PCP联合特征的和弦识别方法

摘要：

结合乐理理论和信号处理理论，针对传统和弦识别仅考虑音高特性的音级轮廓特征PCP（pitch class profile）造成正确识别率较低的问题，提出一种以反映听觉特性的MFCC（mel frequency cepstral coefficent）与PCP的联合特征和稀疏表示分类器（sparse representation classification，SRC）的和弦识别方法。通过对两特征矢量的叠加构成新的和弦特征，然后利用SRC进行和弦识别。实验结果表明，与传统方法的识别率相比，本方法的识别率大幅提高。

关键词：和弦识别、MFCC、PCP、MFCC+PCP、稀疏表示分类器

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61471263，61101225，60802049；天津大学自主创新基金60302015

在线出版日期：2015-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：50-54