重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(1) ：158-165.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.018

面向翻唱歌曲识别的改进相似度网络融合算法

A modified similarity network fusion algorithm for cover song identification

朱东辉 陈宁
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(1) ：158-165.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.018
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面向翻唱歌曲识别的改进相似度网络融合算法

A modified similarity network fusion algorithm for cover song identification

朱东辉 1陈宁1
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作者信息

  • 1. 华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237
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摘要

提出了改进型相似度网络融合(modified similarity network fusion,MSNF)算法,通过自建核矩阵实现了非方阵的直接融合;通过引入核矩阵的融合,避免了由表现较差的特征构造的核矩阵的负面影响的延伸.在3个数据集上的实验结果表明:MSNF算法在翻唱歌曲识别任务中取得了比SNF算法更高的识别准确率,大幅度降低了时间复杂度.

关键词

翻唱歌曲识别/相似度网络融合/核矩阵

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基金项目

国家自然科学基金面上项目(61771196)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量1
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