神经网络在音乐分类中的应用研究

发布时间：2018-10-23 17:19

【摘要】：针对音乐的多样性和不确定性,使传统分类方法在大规模的实际音乐分类应用中速度慢、正确率低。为了提高音乐分类的正确率和分类精度,提出一种基于神经网络的音乐分类方法。首先采用倒谱系数提取音乐特征,选择最优的特征信号,加快识别速度,然后利用BP神经网络模型对特征信号进行训练,建立最优分类器模型,最后对测试音乐进行分类。对民歌、古筝、摇滚和流行四种音乐进行仿真实验,神经网络分类方法平均分类正确率达88.6%,比传统方法的分类正确率高出5%,同时速度也相应加快。结果表明,神经网络分类方法是一种有效的音乐类型分类方法。
[Abstract]:In view of the diversity and uncertainty of music, the traditional classification method is slow and low in accuracy in large-scale practical music classification. In order to improve the accuracy and accuracy of music classification, a neural network based music classification method is proposed. Cepstrum coefficients are used to extract the music features and the optimal feature signals are selected to speed up the recognition speed. Then the BP neural network model is used to train the feature signals to establish the optimal classifier model and finally to classify the test music. Four kinds of music such as folk songs, guzheng, rock and pop are simulated. The average classification accuracy of the neural network classification method is 88.60.This is 5 times higher than that of the traditional method, and the speed is quickened accordingly. The results show that the neural network classification method is an effective music classification method.
【作者单位】： 重庆工程职业技术学院计算机系;
【分类号】：J60-05;TP183

【参考文献】

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