基于熵的非参数估计的音乐声纹提取方法

提出了一种音乐片段的声纹提取方法，通过这种方法可以得到更具有鲁棒性的声纹特征，利用声纹，即使对音乐名称不确定，也能够找到喜欢的音乐。首先对音乐信号进行预处理，得到各分帧序列的各个子带；对于每一个子带，利用parzen窗函数法估计它的概率分布函数；然后利用信息论中香农公式的相关算法计算它的熵，最后利用差分算法得出它的声纹。结果显示非参数方法比参数方法具有更低的误码率和更好的识别率。由此得出非参数方法抗各种失真的效果更好。