音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征,特征的设计需要音乐领域的知识,不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路,现有的基于深度学习的音乐音频分类方法在音乐数据处理、模型设计等方面还存在着不足,本文对基于深度学习的音乐音频分类方法进行了深入研究,主要工作内容如下:将音乐的音频信号转换成声谱作为统一表示,避免了手工选取特征存在的问题。音乐的标注工作难度较大,有限的标注数据不利于深度学习模型的训练,对此本文结合音乐信号的特点采用了多种音乐数据增强方法对音乐数据进行增强。基于深度学习的音乐音频分类方法通常使用卷积进行声谱特征的提取,大多已有研究并没有很好地针对声谱的特点进行卷积结构的有效设计。对此本文根据声谱的特点,将一维卷积、门控机制、残差连接与注意力机制相结合,提出了一种基于卷积神经网络的音乐分类模型,该模型能够提取到与音乐类别更相关的声谱特征。模型在GTZAN音乐流派数据集上的准确率达到了91.8%,验证了方法的有效性。单纯基于卷积神经网络的音乐分类方法忽略了音频本身的时序特性。对此本文将提出的卷积结构与双向循环神经网络相结合,提出了一种基于卷积循环神经网络的音乐分类模型,并使用注意力机制为不同时刻循环神经网络的输出分配不同的注意力权重,从而得到更好的音乐整体特征表示。模型在GTZAN数据集上的分类准确率提升至92.2%,同时在多标签标注数据集Magna Tag ATune上的AUC达到了0.9122,超过了其他对比方法,并对不同音乐标签的标注情况进行了分析。本方法对音乐流派的大部分标签具有良好的标注能力,在乐器、唱法与情绪类别的部分标签上也有不错的表现。最后,本文根据上述提出的音乐分类方法设计与实现了一个基于音频的音乐标签标注系统,实现了对音乐流派、情感与场景类音乐标签的标注,为构建音乐领域知识图谱提供了数据支持。