基于BP神经网络的音乐分类模型

• 作者: 刘明星
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 情感特征 音频特征 RBF神经网络 音乐分类器 音乐检索 智能学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.05.031

摘要

针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型.首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP神经网络的智能学习建立音乐分类模型,最后在Matlab 2016平台下进行多个音乐分类实验.结果表明,该模型克服了单一特征提供信息简单的局限性,提高了音乐的分类正确率,而且音乐分类的实时性较好,可以用于网络上的音乐检索研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘明星	山西师范大学音乐学院	17	21	4.0	4.0