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流行音乐发展简史
参赛队号#1129
第六届“认证杯”数学中国
数学建模网络挑战赛
承 诺 书
我们仔细阅读了第六届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛的竞赛规则。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网
上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
,
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的 如果引用别人的成果或其他公开的
资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参
考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规
则的行为,我们将受到严肃处理。
我们允许数学中国网站()公布论文,以供网友之间学习交流,数学中
国网站以非商业目的的论文交流不需要提前取得我们的同意。
我们的参赛队号为:1129
参赛队员 签名 :(((( ))))
1
队员 :万佳乐
2
队员 :王志平
3
队员 :何帅帅
参赛队教练员 签名 : 郭青宇(((( ))))
参赛队伍组别:本科组
参赛队号#1129
第六届“认证杯”数学中国
数学建模网络挑战赛
编 号 专 用 页
参赛队伍的参赛队号(请各个参赛队提前填写好):
#1129
竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号):
竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号):
参赛队号#1129
2013
2013年第六届“认证杯”数学中国
数学建模网络挑战赛
题 目 流行音乐发展简史
关 键 词 神经网络;分类器;反文档频率;LSA;LDA
摘 要:
音乐风格划分是音乐推荐、欣赏的基础。本模型考虑各个音乐流派的声学、标签和
主旋律特征。用Audition等软件处理音乐获取数据,在利用神经网络等方法进行数据
处理,最终对音乐进行风格划分。
第一针对声学特征,先利用软件处理音乐,然后运用神经网络结构给出误差反传训
练算法的分类器,最后对分类器进行训练和音乐风格划分。
第二针对标签特征,从音乐网站上利用Audioscrobbler抽取音乐标签,通过反文档
频率和LSA方法对音乐——标签向量进行降维预处理,最后使用LDA模型处理降维后的
向量,将标签属于每个流派的概率转换为对应的音乐属于每个流派的概率。
第三针对旋律特征,以MIDI乐曲为数据源提取出乐曲的旋律,然后对旋律数字化,
通过经验公式对两首音乐进行旋律重合匹配,得出不同风格音乐的旋律。最后利用分类
器进行音乐风格划分。
最终将基于三种特点所求得的分类结果进行加权结合,得到音乐流派分类的最优
解。
参赛队号: #1129
参赛密码
(由组委会填写)
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