基于回声状态网络的古典音乐分类模型

• 作者: 徐溶泽
• 来源期刊: 现代电子技术
• 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
• 页码范围: 76-79,84
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.17.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐溶泽	贵州财经大学艺术学院	4	0	0.0	0.0