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音乐类型分类：训练一个 AI 模型
通过使用机器学习算法和从音频信号提取的特征进行音乐流派分类，本研究旨在评估机器学习模型在流派分类中的鲁棒性并进行结果比较。
PDFa month ago
音乐类型分类：使用 Mel 频率倒谱系数和 Mel 频谱图的 CNN 和 XGBoost 方法的比较分析
研究通过比较研究了卷积神经网络（CNN）、VGG16 和 eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）三种模型在不同特征上的表现，30 秒的梅尔频谱图和 3 秒的梅尔频率倒谱系数（MFCCs），结果表明 MFCC X
PDF6 months ago
使用机器学习方法进行音频分类
本文应用机器学习方法，特别是监督学习，对音乐流派进行分类，通过提取音频文件特征并使用多种分类算法（如 LogisticRegression，SVC 和 DecisionTreeClassifier），将音乐分类为古典和重金属两个分类。
PDFa year ago
量子卷积神经网络的分层架构表达
本文提供了一种 Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) 体系结构设计的新方法，使用 Neural Architecture Search (NAS) 技术生成一系列常用的 QCNN 体系结构，
PDF2 years ago
MATT：一种多示例注意机制用于长尾音乐种类分类
本文提出了一种名为 MATT 的多示例注意力机制，用于解决长尾数据情况下的音乐流派分类问题，实验结果表明该方法在大规模音乐流派基准数据集上显著优于其他最先进的基线方法。
PDF2 years ago
音乐类型分类广播网络研究
本文探讨了基于广播的神经网络，旨在提高音乐类型分类的定位和普适性，研究了十二种不同的广播网络结构，并对块配置、池化方法、激活函数、标签平滑、通道相互依赖、LSTM 块等方面进行了讨论，使用 GTZAN、Extended Ballroom、H
PDF2 years ago
使用分层注意力网络实现基于歌词的音乐流派分类
本文使用循环神经网络模型对大规模的歌曲歌词数据集进行音乐流派分类，并在此基础上利用分层注意力网络（HAN）实现在不同层级的特征学习以分类音乐流派，该方法不仅在准确率上超过了先前的研究成果，而且还提供了洞察在语言特征和词汇结构方面不同的音乐流
PDF7 years ago