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PAGE 2 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2004年 1 期　　　　　　　　　　　　　　　　　 作者一　等：文章题目　 　　　 　　 　　 PAGE 3 　　　　　　　　 小 型 微 型 计 算 机 系 统 2016年　月　第　期 Journal of Chinese Computer　Systems　　 　 　　 　　　　　　　　　　　　　 Vol.30 No. 2009 收稿日期：2009-10-1 　基金项目：基金中文完整名称（基金项目号）资助　作者简介：作者一，性别，生年，最高学位，目前学历，技术职称等，研究方向为；作者二，性别，生年，最高学位，目前学历，技术职称等，研究方向为；作者三，性别，生年，最高学位，目前学历，技术职称等，研究方向为.(6号宋体) 流行音乐歌曲的乐句检测研究 范殊文，李伟 （复旦大学 计算机科学技术学院智能媒体计算实验所，上海 201210） E-mail ：fsw.evenvan@ 摘　要：乐句检测是音乐结构分析中一个非常重要和基础性的任务，针对传统乐句检测方法存在的问题，本文提出了一种简单化并且检测精度良好的乐句检测方法。具体做法是对收集到的数据进行节拍检测，并以节拍为单位进行有无歌声的标注，对于标注好的数据集利用成熟的机器学习方法结合梅尔倒谱系数等常见的音频信息特征进行分类模型的训练，并对未知的音频数据进行分类，然后借助短时过零率对分类结果进行校正和平滑。最后在歌声检测结果的基础上，通过本文提出的一种贪婪的乐句切割算法结合音乐中的时长等信息进行乐句的检测和划分，在节拍尺度上达到了86.4%的准确度，优于现有的算法。 关键词：音乐结构分析；歌声检测；乐句检测；机器学习 中图分类号：TP 　　　文献标识码：A　　　　　　　　　　文章编号：1000-1220（2009）02-- PAGE 2　　　　　　　　　　　　　 　　　小　型　微　型　计　算　机　系　统　　　　　　 　　　　　　　2007年 1 期　　　　　　　　　　　　　　　　　 作者一　等：文章题目　 　　　 　　 　　 PAGE 3 　　　　　　　　 第 25 卷　第 11 期　　　　　　　　　 小 型 微 型 计 算 机 系 统 Vol. 25　No.11 2004 年 11 月　　　　　 　　　　 　MINI－MICRO　SYSTEMS　　 　 　　 　　　Nov. 2004 收稿日期：2005-- 　基金项目：基金中文完整名称（基金项目号）资助　作者简介：作者一，性别，某年生，籍贯（具体到市、县或地区），最高学位，目前学历，职称等，研究方向为；作者二，性别，某年生，籍贯（具体到市、县或地区），最高学位，目前学历，职称等，研究方向为；作者三，性别，某年生，籍贯（具体到市、县或地区），最高学位，目前学历，职称等，研究方向为. Research on Phrase Detection for Popular Music FAN Shu-wen，LI Wei (School of Computer Science and Technology, Fudan University, Shanghai 201210, China) Abstract: Phrase detection is an important and basic task in the music structure analysis, aimed at the problems existing in the traditional phrase detection method, this paper proposes a simple phrase detection method with good accuracy. To do this, the first step is to do a beat track on the collected data, and annotate the vocal parts. Secondly, we use the mature machine learning method combining with the common