MATLAB语义音乐聚类分析系统：基于多维特征提取的智能分类

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个完整的音乐聚类分析流程，通过提取全局能量、局部能量和SVD等多维语义特征，结合K-means、高斯混合模型和谱聚类三种算法对音乐数据进行智能分类，为音乐信息检索提供有力工具。

详 情 说 明

基于多维特征提取的语义音乐聚类分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的音乐聚类分析系统，通过提取音乐的多种语义特征（全局能量、局部能量和SVD特征），结合三种不同的聚类算法（K-means、高斯混合模型和谱聚类）对音乐数据进行智能分类。系统包含数据预处理、特征提取、聚类分析和结果可视化四大模块，支持对自制音乐数据集的自动化聚类分析，适用于音乐风格分类和相似性分析等场景。

功能特性

• 多维特征提取：综合运用全局能量分析、局部能量分析和SVD矩阵分解技术提取音乐语义特征
• 多算法聚类引擎：集成K-means聚类、高斯混合模型和谱聚类三种主流聚类算法
• 智能参数配置：支持音频参数（采样率、帧长、重叠率）和聚类参数（聚类数量、迭代次数）灵活配置
• 全面评估体系：提供轮廓系数、调整兰德指数等多种聚类性能评估指标
• 丰富可视化：生成二维/三维散点图、聚类边界图等多维度可视化结果
• 自动化分析流程：从数据预处理到结果输出全流程自动化处理

使用方法

1. 准备数据：将WAV格式音乐文件放入指定数据目录
2. 参数配置：在配置文件中设置音频参数和聚类算法参数
3. 运行分析：执行主程序启动聚类分析流程
4. 查看结果：获取聚类分析报告、可视化图表和分组结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持WAV格式音频文件处理

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括音乐数据的读取与预处理、多维语义特征的提取与融合、三种聚类算法的并行执行与比较、聚类结果的定量评估与可视化展示，以及最终分析报告和分组结果的生成与输出。