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樂器識別作為音樂信息檢索（ Music Information Retrieval，MIR）的一部分，可用于對音樂的自動標注、音樂分類、音樂情感識別。
針對目前時域頻域特征、倒譜特征、稀疏特征、概率特征對同族樂器錯分率高且對打擊樂器識別不佳的問題，提出一種提取時頻信息且低冗余度的模型用于樂器識別。首先利用耳蝸模型對樂音進行諧波分解，生成接近人耳感知且包含時頻信息的聽覺譜圖（ AS）；隨后利用多尺度濾波器對聽覺譜圖多尺度時頻調制（MTFM）以觀測時頻的變化；最后利用多線性主成分分析（ MPCA）對調制輸出在保留數據內在相關的前提下降維，并使用支持向量機（ SVM）分類。仿真實驗表明，該方法在IOWA數據庫上取得92. 74%的正確率，對打擊樂器與同族樂器的錯分率分別為3 %與9.12%，均優于上述特征。相比主成分分析（PCA）降維，MPCA提高識別準確率6.43%。因此，該模型適用于對同族樂器與打擊樂器的識別。
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