【摘 要】
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电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向
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电子音乐信号具有非平稳性变化特点,当前难以准确描述电子音乐信号的变化特点,使得电子音乐信号分类准确性不够,为了提高电子音乐信号分类准确性,提出粒子群优化算法和支持向量机的电子音乐信号分类方法。首先,分析当前国内对电子音乐信号的分类研究现状,并采集电子音乐信号;然后,对电子音乐信号分类进行噪声过滤操作,并提取电子音乐信号变化特征;最后,结合粒子群优化算法和支持向量机的优点,建立电子音乐信号分类模型,并采用多种类型的电子音乐信号进行分类性能测试实验。结果表明,粒子群优化算法和支持向量机可以有效区分各种电子音乐
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