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张一彬

作品数:9 被引量:52H指数:5
供职机构:北京邮电大学信息工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术艺术更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 1篇艺术

主题

  • 4篇信号
  • 4篇音乐
  • 4篇音频
  • 4篇模式识别
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇频分
  • 3篇流行歌曲
  • 3篇歌曲
  • 2篇信号处理
  • 2篇音乐信号
  • 2篇音频分割
  • 2篇音频分类
  • 2篇音频流
  • 2篇音频信号
  • 2篇音频信号处理
  • 2篇数据流
  • 2篇片段
  • 2篇采样
  • 2篇采样率

机构

  • 9篇清华大学
  • 2篇香港理工大学
  • 1篇北京邮电大学

作者

  • 9篇张一彬
  • 8篇周杰
  • 6篇边肇祺
  • 2篇张大鹏
  • 2篇李铸
  • 2篇冯上平
  • 2篇袁菡
  • 2篇肖晶洁
  • 1篇郭军

传媒

  • 2篇电子学报
  • 2篇计算机学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2007
  • 6篇2006
  • 2篇2005
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
京剧中典型唱腔和伴奏的自动分类研究
2006年
论文使用音频分析技术和模式识别技术相结合的方法对传统京剧中的3种典型角色(生、旦、净)的唱腔和2种典型的纯伴奏形式(文场和武场)进行了基于内容的自动分类研究。实验测试数据包括266个片段,来自于许多著名京剧演员如梅兰芳、袁世海、于魁智等人的演出。实验结果表明,对于5类分类问题可以达到88.7%的平均分类正确率,对于有伴奏下的唱腔和纯伴奏之间的2类分类问题可以取得高达96.6%的平均分类正确率。这一结果对京剧的进一步研究有着重要意义。
张一彬周杰边肇祺
关键词:京剧模式识别
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法属于音乐信号分析领域,其特征在于它以采样率为11025Hz,量化位数为8的WAV格式音乐信号为对象,先把音乐数据流分成一系列定长的音频片段,提取每个片段的短时能量;再把所有音频片段按时...
周杰张一彬冯上平李铸袁菡肖晶洁
文献传递
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法属于音乐信号分析领域,其特征在于它以采样率为11025Hz,量化位数为8的WAV格式音乐信号为对象,先把音乐数据流分成一系列定长的音频片段,提取每个片段的短时能量;再把所有音频片段按时...
周杰张一彬冯上平李铸袁菡肖晶洁
文献传递
一种基于内容的音频流二级分割方法被引量:9
2006年
基于内容的音频流分割是多媒体数据分析领域中的一个十分重要和困难的问题.目前大多数传统的音频流分割方法是基于小尺度音频分类的,但是这类分割方法普遍存在虚假分割点过多的缺点,严重影响了实际应用的效果.作者的研究表明,大尺度音频片段的分类正确率要明显高于小尺度音频片段的分类正确率,并且这个趋势与分类器选择无关.基于这个事实和减少虚假分割点的目的,作者提出了一种新的音频流分割方法.首先,采用基于大尺度音频分类的分割方法对音频流进行粗分割,以减少虚假分割点;然后定义了分割点评价函数,并利用它在边界区域中进一步精确定位分割点.实验结果表明这种音频流分割方法可以比较精确地获取分割点位置,同时将虚假分割点减少到传统方法的四分之一.
张一彬周杰边肇祺张大鹏
关键词:音频分类神经网络
基于样本的流行歌曲关键段分割方法被引量:7
2006年
流行歌曲的关键段为歌曲中最能打动人、给人印象最深刻的一个完整片段.将它分割出来可用于音乐试听和基于内容的音乐分类、检索、管理.通过对人工截取的样本进行分析,本文提出了一种流行歌曲关键段自动分割方法.实验结果表明,此方法可以比较准确和有效地分割出流行歌曲中的关键段.
张一彬周杰边肇祺
关键词:数字娱乐流行歌曲神经网络
基于内容的戏曲分类与分析被引量:7
2006年
中国传统戏曲是世界艺术园地中的一支奇葩。该文使用音频分析技术和模式识别技术相结合的方法对8种典型的中国传统戏曲(京剧、昆剧、评剧、豫剧、越剧、河北梆子、黄梅戏和晋剧)进行了自动分类和相似性分析研究。实验结果表明,在一个包含了680个唱段的测试数据库上,该方法可以达到82.4%的平均分类正确率。研究结果还表明在这8种传统戏曲中,昆剧和评剧最为相似,豫剧和越剧之间差别最大。
张一彬周杰边肇祺
关键词:戏曲模式识别
计算机音乐分析与识别中的若干问题研究
张一彬
关键词:音频信号处理模式识别音频分割
一种新的基于分类的音频流分割方法被引量:13
2006年
很多传统的音频流分割方法都是基于小尺度音频分类的,它们普遍存在虚假分割点过多的缺点,严重影响了实际应用的效果.我们的研究表明,大尺度音频片段的分类正确率明显高于小尺度音频片段的分类正确率.基于这个事实和减少虚假分割点的目的,我们提出了一种新的基于分类的音频流分割方法.首先,采用基于大尺度分类的分割方法对音频流进行粗分割,然后采用基于小尺度分类的细分割步骤在边界区域中进一步精确定位分割点.理论分析和实验结果均表明,当处理类别变换频率较低的音频流时,这种分割方法在保持真实分割点检测率的同时能够大幅降低虚假分割率.
张一彬周杰边肇祺张大鹏
关键词:音频分类音频分割神经网络
基于内容的音频与音乐分析综述被引量:21
2007年
机器听觉包括三大研究领域:语音信号处理与识别、一般音频信号分析、基于内容的音乐信号分析.其中,语音信号处理与识别早已成为一个传统的研究热点.随着信息科学与技术的迅速发展,基于内容的音频与音乐信号分析也逐渐成为一个新的研究热点,近几年来取得了大量研究成果.文章将对1990年以后该领域上所取得的研究成果进行综述,包括基于内容的音频或音乐信号自动分类、分割、检索以及音乐作品自动分析等内容.
张一彬周杰边肇祺郭军
关键词:音乐分类音乐分析音频信号处理模式识别
共1页<1>
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