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原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对当前音乐分类方法训练效率低、音乐分类精度差、分类不明确等问题,提出基于回声状态网络的古典音乐分类模型.首先对古典音频信号进行预处理,提取古典音乐MFCC特征;然后通过基于回声状态网络的古典音乐分类模型,完成古典音乐信号特征的准确分类;最后通过计算三种分类模型,分10次对古典音乐音频片段进行平均分类测试.实验结果表明,回声状态网络模型能够实现古典音乐的准确分类,具有较高的分类效率和用户满意度.
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文献信息
篇名 基于回声状态网络的古典音乐分类模型
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 回声状态网络 古典音乐 特征提取 分类模型 时间序列 正确率
年,卷(期) 2018,(17) 所属期刊栏目 信号分析与图像处理
研究方向 页码范围 76-79,84
页数 5页 分类号 TN912.3-34
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.17.017
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1 徐溶泽 贵州财经大学艺术学院 4 0 0.0 0.0
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节点文献
回声状态网络
古典音乐
特征提取
分类模型
时间序列
正确率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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