【摘 要】
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针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(20180551068)资助
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针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络模型,它由音乐主题模型和音乐推荐模型构成,在使用注意力机制和LSTM网络实现音乐情感分类的基础上,音乐主题模型有效地组合了音频码本和主题模型,实现了对某个情感下的音乐主题子类的判别。音乐推荐模型则利用低级描述符(Low-Level Descriptor,LLD)和频谱图,构建手工特征与卷积循环神经网络(C
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