【摘要】：針對音樂的多樣性和不確定性,使傳統(tǒng)分類方法在大規(guī)模的實(shí)際音樂分類應(yīng)用中速度慢、正確率低。為了提高音樂分類的正確率和分類精度,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂分類方法。首先采用倒譜系數(shù)提取音樂特征,選擇最優(yōu)的特征信號(hào),加快識(shí)別速度,然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對特征信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練,建立最優(yōu)分類器模型,最后對測試音樂進(jìn)行分類。對民歌、古箏、搖滾和流行四種音樂進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法平均分類正確率達(dá)88.6%,比傳統(tǒng)方法的分類正確率高出5%,同時(shí)速度也相應(yīng)加快。結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法是一種有效的音樂類型分類方法。
[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.
【作者單位】： 重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【分類號(hào)】：J60-05;TP183

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【相似文獻(xiàn)】

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