基于相关关系构建音乐相似性度量模型

潘 旭阳, 俎 毓伟, 杨 佳鹏
华北理工大学理学院

摘要

音乐自古以来就是人类社会的一部分。为了理解音乐在人类集体中所扮演的角色，理解不同类型音乐之间的相互影响，需要开发一种量化音乐发展的模型。在创作新音乐时，许多艺术家为音乐类型的重大转变作出了巨大贡献，在此期间音乐艺术家会被许多因素影响。我们可以通过考虑歌曲音乐特征的相似程度，来捕捉音乐艺术家之间的相互影响，从而判断不同流派的音乐艺术家间是否会相互影响。
由于变量个数较多，维度较高，所以采取低方差滤波的降维手段并结合音乐影响的现实因素提取重要的维度，然后对不同流派的艺术家进行统计，从而构建音乐相似性度量模型，计算不同流派在各个条目中的平均值，进而通过变异系数来衡量相同流派的离散程度，并且计算各个流派的相关系数来判断流派之间的关联性。可判断出是否随着时间的推移可以改变音乐艺术家的音乐风格。

关键词

量化；相似性度量；低方差滤波；相关系数

参考

[1]yehui_qy.多种数据过滤与降维算法.https://blog.csdn.net/yehui_qy/article/details/54314795.

[2]百度百科.变异系数.https://baikes.baidu.com/item/%E5%8F%98%E5%BC%82%E7%B3%BB%E6%95%B0/6463621?fr=aladdin.

[3]尚轶伦.相关系数.https://baike.baidu.com/item/%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/3109424?fr=aladdin.同济大学数学科科学院.