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針對不同特征向量下選擇最優(yōu)核函數(shù)的學習方法問題，將多核學習支持向量機（ MK-SVM）應用于音樂流派自動分類中，提出了將最優(yōu)核函數(shù)進行加權組合構成合成核函數(shù)進行流派分類的方法。多核分類學習能夠針對不同的聲學特征采用不同的最優(yōu)核函數(shù)，并通過學習得到各個核函數(shù)在分類中的權重，從而明確各聲學特征在流派分類中的權重，為音樂流派分類中特征向量的分析和選擇提供了一個清晰、明確的結果。在ISMIR 2011競賽數(shù)據(jù)集上驗證了提出的基于多核學習支持向量機（ MKL-SVM）的分類方法，并與傳統(tǒng)的基于單核支持向量機的方法進行了比較分析。實驗結果表明基于MKL-SVM的音樂流派自動分類準確率比傳統(tǒng)單核支持向量機的分類準確率提高了6. 58%，且該方法與傳統(tǒng)的特征選擇結果比較，更清楚地解釋了所選擇的特征向量對流派分類的影響大小，通過選擇影響較大的特征組合進行分類，分類結果也有了明顯的提升。
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