【摘 要】
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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
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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。
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