音乐流派：跟随不同鼓点的节奏

随着互联网和数字音频的快速发展，在线音乐数据库显著增加，这要求开发更快、更高效的音乐内容分析工具。音乐流派被广泛用于组织音乐收藏。本文通过探索从相应复杂网络表示中获得的基于节奏的特征，来解决自动音乐流派分类问题。构建了一个马尔可夫模型来分析节奏符号事件的时间序列。通过使用两种多元统计方法进行特征分析：主成分分析（无监督）和线性判别分析（有监督）。类似地，应用两种分类器来识别节奏类别：高斯假设下的参数贝叶斯分类器（有监督）和凝聚层次聚类（无监督）。通过 Kappa 系数和获得的聚类得到的定性结果证实了所提出方法的有效性。