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基于群智优化神经网络的音乐风格分类模型研究

温赞扬  
【摘要】:针对用户音乐检索问题,传统采用人工标注的音乐风格分类方法已经无法满足实际需求,提出一种基于群智优化神经网络的古典音乐风格分类模型。首先,采用Skyline主旋律提取算法对音乐文件进行特征提取;然后,对基于BP神经网络的分类器训练和分类流程进行分析,并构建4层BP神经网络结构;最后,采用果蝇群智优化算法对BP神经网络的初始化权值参数进行优化,以便提高全局搜索能力。仿真实验结果显示,与已有的成果相比,提出的分类模型具有更好的准确率,准确率可达81%,能够实现音乐风格自动分类。

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