【摘 要】
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本文的主要研究内容是基于数字音乐的音频声学特征进行音乐的流派分类和自动标注。音乐的流派分析和标签标注需要大量的音乐特征,但传统的音乐特征设计需要结合音乐领域的专业知识,而且在处理不同类型的任务时这些特征并不通用,往往需要耗费大量的人工成本。深度学习的应用降低了对音乐流派分析和标签标注时对人工的依赖。本文立足于音乐本身,使用深度学习的方法对音乐流派分类、音乐标签的自动标注和基于流派、标签的离线音乐推
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本文的主要研究内容是基于数字音乐的音频声学特征进行音乐的流派分类和自动标注。音乐的流派分析和标签标注需要大量的音乐特征,但传统的音乐特征设计需要结合音乐领域的专业知识,而且在处理不同类型的任务时这些特征并不通用,往往需要耗费大量的人工成本。深度学习的应用降低了对音乐流派分析和标签标注时对人工的依赖。本文立足于音乐本身,使用深度学习的方法对音乐流派分类、音乐标签的自动标注和基于流派、标签的离线音乐推荐方法进行了研究。实验内容分为音乐流派的自动分类、音乐标签的自动标注和基于音频内容的离线音乐推荐方法三部分。在音乐流派分类方面,将音乐的音频进行傅里叶变换转化为Mel频谱图和MFCC,采用了Res Net+GRU的网络结构进行分类;在音乐标签的自动标注方面,采用了Res Net+Vi T的结构进行学习和标注;在基于音频内容的离线音乐推荐方法方面,基于前述的分类和自动标注方法对音乐进行特征建模,将特征向量之间的相似性作为依据来将音乐与用户建立连接。论文的创新点在于将音乐音频转化为Mel频谱图、MFCC和STFT三种方法分别进行流派分类和标签的自动标注,比较了变换方式对于流派分类和音乐标签自动标注的影响,并将门控循环单元和视觉注意力机制引入对音乐音频的全局特征提取,将改进的Res Net用于局部特征的提取,并利用Res Net+GRU、Res Net+Vi T混合模型将全局特征与局部特征相结合,同时得到音乐的声学特征(包括局部相关性和全局相关性)和时序特征,以用来进行流派分类、标签标注和推荐。论文最后简述了基于音频相似度的应用前景:可以用于克服音乐推荐系统中存在的冷启动和过度获取用户隐私数据的问题;也可用于音乐的情绪识别、版权保护和翻唱识别。
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