一种基于旋律特征聚类与优化的哼唱检索方法

摘要

本申请涉及一种基于旋律特征聚类与优化的哼唱检索方法，包括：对训练数据进行旋律特征提取，该特征为音高向量；对音高向量进行聚类并利用聚类标签训练DBN网络；利用训练好的DBN模型对测试数据提取特征；与训练集旋律特征库中的旋律特征进行匹配并找到所属类别，在类内继续匹配输出检索结果。本方法将优化初始聚类中心的k‑means算法引入到哼唱检索中，其能够依据高密度优先聚类的思想，有效提升密度差异较大数据集的聚类效果，聚类后同簇的旋律特征具有更高的结构相似性。本发明不仅检索稳定高效，而且检索精度高。