基于群智优化神经网络的音乐风格分类模型研究

• 作者: 温赞扬
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 音乐风格分类 自动分类 BP神经网络 Skyline主旋律 果蝇算法 群智优化
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.21.018

摘要

针对用户音乐检索问题,传统采用人工标注的音乐风格分类方法已经无法满足实际需求,提出一种基于群智优化神经网络的古典音乐风格分类模型.首先,采用Skyline主旋律提取算法对音乐文件进行特征提取;然后,对基于BP神经网络的分类器训练和分类流程进行分析,并构建4层BP神经网络结构;最后,采用果蝇群智优化算法对BP神经网络的初始化权值参数进行优化,以便提高全局搜索能力.仿真实验结果显示,与已有的成果相比,提出的分类模型具有更好的准确率,准确率可达81％,能够实现音乐风格自动分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温赞扬	重庆师范大学涉外商贸学院	5	1	1.0	1.0