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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%.
基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型
【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,北京理工大学信息安全与对抗技术实验室
【出 处】
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北京理工大学学报
【发表日期】
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2009年04期
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