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基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型
引用本文:牛滨,孔令志,罗森林,潘丽敏,郭亮.基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型[J].北京理工大学学报,2009,29(4):351-355.
作者姓名:牛滨  孔令志  罗森林  潘丽敏  郭亮
作者单位:哈尔滨理工大学,测控技术与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150040;北京理工大学,信息安全与对抗技术实验室,北京,100081
摘    要:提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法.该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征,并利用GMM算法生成该歌曲的模板,然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算.实验结果表明,利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为90%.

关 键 词:音乐推荐  Mel频率倒谱系数  高斯混合模型
收稿时间:2008/5/29 0:00:00

Individuality Music Recommendation Model Based on MFCC and GMM
NIU Bin,KONG Ling-zhi,LUO Sen-lin,PAN Li-min and GUO Liang.Individuality Music Recommendation Model Based on MFCC and GMM[J].Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition),2009,29(4):351-355.
Authors:NIU Bin  KONG Ling-zhi  LUO Sen-lin  PAN Li-min and GUO Liang
Institution:1.School of Measurement-Control Tech & Communications Engineering;Harbin University of Science and Technology;Harbin;Heilongjiang 150040;China;2.Lab for Information Security and Countermeasures;Beijing Institute of Technology;Beijing 100081;China
Abstract:A personality music recommendation algorithm model based on Mel-frequency cepstrum coefficients(MFCC) and Gaussian mixture model(GMM) is provided.This method extracts MFCC from a certain song as feature parameters,and generates a template of the song using the GMM algorithm.It then gains similar songs from the music library by comparing their templates' through similarity.From the experimental result,the correct rate of the song recommendation is 90%.
Keywords:music recommendation  Mel-frequency cepstrum coefficient  Gaussian mixture model  
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