在主目录中,只需输入以下命令即可获取存储库的副本:git clone https://github.com/stevetjoa/ccrma.git。要从新创建的ccrma存储库目录接收存储库的更新,请使用以下命令:git pull ccrma。实验1介绍音频文件的分析、分段、特征提取和基本分类的实践应用。未来的实验将基于此工作,使用更复杂的训练集、特征和分类器。为了备用,首先需要设置其他Matlab文件夹、工具箱和脚本。与课程相关的代码、工具箱和音频存储在/usr/ccrma/courses/mir2013。您可以在/usr/ccrma/courses/mir2013/audio找到大量用于实验的音频文件。启动Matlab并配置路径的方法如下:将文件夹/usr/ccrma/courses/mir2013/Toolboxes添加到本地Matlab路径中(包括所有子文件夹)。通过增加“Java Heap M
Matlab音乐信息检索研讨会的文件要素提取代码-CCRMA补充
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NeRVEclustering 文件要素提取代码解析
NeRVEclustering: Matlab 代码解析
这段代码实现了 NguyenJP, LinderAN, PlummerGS, ShaevitzJW, L 等人提出的 NeRVEclustering 算法,用于从文件中提取关键要素。
核心功能:
数据读取: 从指定格式的文件中读取数据。
特征提取: 应用 NeRVEclustering 算法,识别并提取文件中的重要特征。
结果输出: 将提取的要素以特定格式进行保存或展示。
代码结构:
代码可能包含以下部分:
数据预处理: 对读取的数据进行清洗和转换,使其符合算法输入要求。
NeRVEclustering 算法实现: 包含算法的核心步骤,例如距离计算、聚类等。
特征选择: 根据算法结果,筛选出最具代表性的特征。
结果处理: 对提取的特征进行格式化或进一步分析。
使用示例:
将代码文件保存为 .m 文件。
在 Matlab 命令窗口中,使用 run 命令执行代码。
根据代码中的注释和文档,调整参数和输入文件路径。
运行代码后,结果将根据代码设定进行输出。
注意事项:
确保输入文件格式与代码兼容。
根据实际需求调整算法参数,例如聚类数量等。
代码可能需要特定工具箱的支持,请根据提示进行安装。
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课程资料:
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