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    本论文将按以下结构对计算机音乐分类进行研究。 第一章绪论大致讨论了对计算机音乐辨识和分类研究的背景和研究意义，以及目前在该领域所得的部分成果和该研究对互联网数字时代的重要应用。 第二章介绍了人耳对听觉的感知机制，简要的介绍人们对音乐信息的感知和认知机理，这将会是研究计算机音乐辨识的生理和心理基础。 第三章总结了现今发展而来，对于不同的音乐类别属性的研究和模型。然后对模型进行比较分析，总结它们的优势或局限。 第四章主要是对音乐的内在特征进行详细的研究和分析。使用计算机音乐的原始数字信号进行直接分析即使用 PCM 编码的音乐文件格式，而不采纳 MIDI 格式这种符号型表示的音乐文件。利用 MATLAB 通过对 WAV 和 AU 格式的音乐文件提取其不同的特征参数来!自~751论-文|网www.751com.cn （音色、音高、速度等），详细分析不同的特征的数学定义以及宏观上的分类效果，并实验不同的特征组合对听觉感受上不同的音乐的辨识效果。 第五章在基于所确定的分类属性，以及为其选取的特征集之上，着重研究对计算机音乐的辨识和分类模型。通过支持向量机（SVM），为选取的样本数据集进行模型训练，对比选取不同的特征集所得结果和准确度。 最后结论部分对整个工作过程进行总结，指出存在的瓶颈或不足，并对进一步的研究做出大致的展望和预测。    

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