一种基于MFCC与PCP联合特征的和弦识别方法  

A chord recognition method based on joint feature of MFCC and PCP

作　　者：李锵[1] 秦媛媛[1] 

机构地区：[1]天津大学电子信息工程学院,天津300072

出　　处：《天津工业大学学报》2015年第1期50-54,共5页Journal of Tiangong University

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)

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.Combined with music and signal process theory, the paper proposes a new chord recognition approach whichutilizes the MFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficent） reflecting auditory perception properties jointly with thetraditional PCP （Pitch Class Profile） as the combined feature and SRC （Sparse Representation classification） toimprove the recognition rate. The experimental results show that the recognition rata of the new method is muchbetter in average than that of the traditional methods.

关 键 词：和弦识别 MFCC PCP MFCC+PCP 稀疏表示分类器 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]