基于基音频率的数字化音乐情感分类方法

摘要

为提升音乐分类准确率，提出基于基音频率的数字化音乐情感分类方法。其中通过添加滤波器对音乐信号进行预加重，引入帧移实施分帧处理，使用截断函数实施截断处理。基于多项式拟合设计AMDF基音频率检测算法，对预处理后的音乐信号进行数字化分析。提取Mel频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、共振峰参数等特征参数。基于CNN-LSTM构建音乐情感分类模型，完成数字化音乐情感分类。实验结果表明，该方法在不同情感类别与不同帧移大小下，分类准确率均较高，误报率均较低，性能较好。

关键词

特征提取 / 基音频率 / 滤波器 / 数字化音乐 / Mel频率倒谱系数 / 情感分类

基金资助

陕西省科技厅软科学项目（2022KRM120）