段落识别算法对比

自相似矩阵检测。Chroma特征 + beat对齐 + 对角线块边界检测。适合结构清晰的电子音乐。

k_segments auto / chroma

McFee & Ellis 2014 经典算法。CQT+MFCC双特征 + Recurrence/Path矩阵 + Laplacian特征分解 + K-Means。

k_segments 用户指定

多信号融合。Chroma SSM + 节拍间隔变化 + 能量包络，加权融合后聚类。

beat_interval + RMS

4种特征融合。Chroma + MFCC + Tonnetz + Spectral Contrast + SSM，PCA降维 + K-Means。

4维特征 + SSM

📋 各方案详细结果

💡 如何判断哪个方案更好：
1. Confidence > 0.8 为高质量；
2. 边界数量（k_segments）是否符合你对这首歌结构的预期；
3. 上网查这首歌的实际段落结构，对比边界时间点是否对齐。
确认方案后请点击「确认此方案」，再继续下一步。