基于支持向量机的MIDI主旋律提取研究方法

论文研究-基于支持向量机的MIDI主旋律提取研究 本文研究了一种基于支持向量机的MIDI主旋律提取方法，旨在解决哼唱检索中的旋律信息提取问题。哼唱检索是当前音乐信息检索研究和应用领域的一个热点，通常采用旋律信息作为音乐特征进行检索，MIDI文件是构建音乐特征数据库的主要来源。 在MIDI文件中，旋律信息是音乐特征的核心组成部分，但是在多音轨MIDI文件中，如何从中提取出主旋律信息是一个值得研究的问题。本文对主旋律提取中的特征提取、样本不平衡、结果可信度等问题进行了深入研究，并实现了MIDI文件主旋律的有效提取。 支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它可以对高维空间中的数据进行分类和回归分析。在本文中，我们使用SVM算法对MIDI文件中的旋律信息进行分类和提取，实现了主旋律的自动提取。 在本文的研究中，我们首先对MIDI文件中的旋律信息进行了预处理，包括数据清洁、数据 normalization和数据转换等步骤。然后，我们使用SVM算法对预处理后的数据进行分类和提取，实现了主旋律的自动提取。 实验结果表明，本文所述方法比已有算法具有更高的准确度。我们的方法可以对MIDI文件中的旋律信息进行有效的提取和识别，为哼唱检索和音乐信息检索提供了有力的支持。 本文的研究结果对哼唱检索和音乐信息检索具有重要的理论和实践价值，对音乐信息检索研究和应用领域的发展产生了积极的影响。 在未来，我们将继续深入研究基于支持向量机的MIDI主旋律提取方法，并将其应用于更多的音乐信息检索领域，实现音乐信息检索的智能化和自动化。 本文对基于支持向量机的MIDI主旋律提取方法进行了深入研究，并实现了MIDI文件主旋律的有效提取，为哼唱检索和音乐信息检索提供了有力的支持。本文的研究结果对音乐信息检索研究和应用领域的发展产生了积极的影响。