[发明专利]一种基于深度学习的音乐情感可信分类方法有效
| 申请号： | 202010194842.0 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111462774B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 李景仙;韩立新;李晓双;彭国争 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G10L25/51 | 分类号： | G10L25/51;G10L25/63;G10L25/27 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的音乐情感可信分类方法，构建音乐情感可信数据集，在此基础上将音乐样本切片转换并构建音乐情感声谱图数据集，通过深度学习网络ResNet50训练学习音乐情感特征，并采用分类准确度高于75％的网络模型预测新音乐样本的情感类型，根据不同时间序列音乐片段影响度不同，分配不同的情感可信度，最后通过音乐情感分类预测值与可信度融合进行可信计算并确定其情感类型。本发明采用声谱图获取音乐情感信息，通过深度学习网络ResNet50进行训练学习，同时结合时间序列可信度进行可信计算，能够获取音乐情感细节信息，能够提高音乐情感分类速度和准确率，同时提高音乐情感分类的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 音乐 情感 可信 分类 方法 | ||
【主权项】：
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