【摘 要】
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音频与我们生活密切相关,我们的大脑不断处理和理解音频数据,并为我们提供有关环境的信息。为实现机器人对音乐类型的智能识别,设计了基于人工智能的机器人音乐类型识别,首先
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）电气工程与自动化学院
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音频与我们生活密切相关,我们的大脑不断处理和理解音频数据,并为我们提供有关环境的信息。为实现机器人对音乐类型的智能识别,设计了基于人工智能的机器人音乐类型识别,首先,基于摇滚、爵士、吹奏和管弦四类音乐建立数据集,并将预处理后的数据集分为训练集和测试集;然后设计了BP深度学习模型,并选择合适的优化器、设置学习率以及迭代周期等相关的网络模型参数,借助深度学习网络模型对数据进行训练。仿真实验表明,相比于机器学习模型,BP深度学习模型音乐类型识别准确率达到了91.7%。
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