【摘 要】
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为了提升深度卷积神经网络对音乐频谱流派特征的提取效果，提出一种基于频谱空间域特征注意的音乐流派分类算法模型DCNN-SSA。DCNN-SSA模型通过对不同音乐梅尔谱图的流派特征在空间域上进行有效标注，并且改变网络结构，在提升特征提取效果的同时确保模型的有效性，进而提升音乐流派分类的准确率。首先将原始音频信号进行梅尔滤波，以模拟人耳的滤波操作对音乐的音强及节奏变化进行有效过滤，生成的梅尔谱图进行切割
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为了提升深度卷积神经网络对音乐频谱流派特征的提取效果，提出一种基于频谱空间域特征注意的音乐流派分类算法模型DCNN-SSA。DCNN-SSA模型通过对不同音乐梅尔谱图的流派特征在空间域上进行有效标注，并且改变网络结构，在提升特征提取效果的同时确保模型的有效性，进而提升音乐流派分类的准确率。首先将原始音频信号进行梅尔滤波，以模拟人耳的滤波操作对音乐的音强及节奏变化进行有效过滤，生成的梅尔谱图进行切割后输入网络。然后通过深化网络层数、改变卷积结构及空间注意力机制对模型在流派特征提取上进行增强。最后通过对
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