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利用长短期记忆网络进行音乐流派的分类
利用长短期记忆网络进行音乐流派的分类
作者:
何丽
袁斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
音乐分类
长短时记忆网络
梅尔倒谱系数
频谱质心
频谱对比度
摘要:
针对传统的基于人工标注的文本音乐分类存在人工标注成本高,易于出错,没有涉及到音乐本身的内容的问题,提出了一种基于音乐内容的分类方法,将深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)应用到音乐流派分类中.从包含10种音乐流派的1000首歌曲中提取出梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度三个特征,将提取出来的特征数据输入到LSTM网络中进行训练,输出每种音乐类别的概率.对此,进行了三次实验.第一次是将梅尔倒谱系数,频谱质心作为特征数据输入到LSTM网络中,第二次是以频谱对比度和频谱质心作为特征数据,第三次是将梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度作为特征数据.从实验结果上看,当梅尔倒谱系数,频谱质心和频谱对比度作为特征数据时,模型的分类效果最好,分类准确率最高.实验结果表明,该方法在准确率上比玻尔兹曼机和卷积神经网络等方法都有所提升.
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文献信息
篇名
利用长短期记忆网络进行音乐流派的分类
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
音乐分类
长短时记忆网络
梅尔倒谱系数
频谱质心
频谱对比度
年,卷(期)
2019,(11)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
190-194
页数
5页
分类号
TP399
字数
2786字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2019.11.038
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
何丽
北方工业大学计算机学院
36
46
4.0
4.0
2
袁斌
北方工业大学计算机学院
1
0
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节点文献
音乐分类
长短时记忆网络
梅尔倒谱系数
频谱质心
频谱对比度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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