[发明专利]一种基于深度学习的音乐分类方法有效
| 申请号： | 202010301644.X | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111611431B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 廖建新;张磊;陈爽;王玉龙;赵海秀;王晶;刘同存 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/65 | 分类号： | G06F16/65;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/045 |
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| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的音乐分类方法，包括：将音乐的音频文件转化成梅尔声谱图，并生成音乐标签的独热向量；将音乐的梅尔声谱图和音乐标签的独热向量分别传入卷积神经网络和循环神经网络，通过卷积神经网络获得音乐的频域和时域特征向量，通过循环神经网络获得音乐‑标签关系向量，然后将卷积神经网络和循环神经网络各自的输出向量映射到相同维度后，连接合并构成一个音乐‑标签嵌入向量；将音乐‑标签嵌入向量传入标签预测层，其输出是音乐对应每个类别标签的概率值，最后根据概率值，从所有类别标签中挑选多个类别标签作为音乐的分类。本发明属于信息技术领域，能基于音乐类别的繁多和交错关系，实现音乐类别标签的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 音乐 分类 方法 | ||
【主权项】：
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