| 神经网络在音乐分类中的应用研究 |
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| 引用本文： | 李剑. 神经网络在音乐分类中的应用研究[J]. 计算机仿真, 2010, 27(11) |
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| 作者姓名： | 李剑 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 音乐分类 神经网络 特征提取 隐含马尔科夫模型 |
Research on Application of Music Classification Based on Nerual Network |
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| LI Jian. Research on Application of Music Classification Based on Nerual Network[J]. Computer Simulation, 2010, 27(11) |
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| Authors: | LI Jian |
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