【摘 要】
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采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的基础上对提取的特征进行融合处理,将融合后的音乐特征输入改进深度学习网络,构建音乐风格分类模型,实现音乐风格的分类。实验结果表明,所提方法的分类F1值高、时间复杂度低、ROC曲线趋
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院工程管理与物流学院
【基金项目】
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2020年陕西高校学生工作研究课题(2020FKT67); 《现代职业教育与非遗人才培养研究》子课题(ZJS-FY-023);
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采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的基础上对提取的特征进行融合处理,将融合后的音乐特征输入改进深度学习网络,构建音乐风格分类模型,实现音乐风格的分类。实验结果表明,所提方法的分类F1值高、时间复杂度低、ROC曲线趋近于1。
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