[發明專利]一種改進DCNN的音樂流派分類方法在審
| 申請號： | 202011280422.0 | 申請日： | 2020-11-16 |
| 公開（公告）號： | CN112466329A | 公開（公告）日： | 2021-03-09 |
| 發明（設計）人： | 劉萬軍;王佳銘;曲海成;王俊愷 | 申請（專利權）人： | 遼寧工程技術大學 |
| 主分類號： | G10L25/30 | 分類號： | G10L25/30;G10L25/51;G10L25/24;G10L25/18;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京華夏正合知識產權代理事務所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韓登營;張麗萍 |
| 地址： | 123000 遼*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 改進 dcnn 音樂 流派 分類 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種改進DCNN的音樂流派分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：輸入訓練集和驗證集；
步驟2：提取音頻信息MFCC特征；
步驟3：生成頻譜；
步驟4：頻譜切割；
步驟5：輸入網絡模型；
步驟6：訓練模型；
步驟7：驗證模型；
步驟8：是否達到指定批次，若否進入到步驟6；
步驟9：輸出模型。
2.如權利要求1所述的改進DCNN的音樂流派分類方法，其特征在于，所述步驟2中，提取音頻信息的方法為：
如果音樂數據的聲道為立體聲，則對音樂數據進行聲道轉換，由立體聲轉換為單聲道，降低信息冗余；
然后通過對音樂數據的梅爾頻率倒譜系數進行提取，將音樂的時域數據轉換到頻域，使音樂數據表示更加貼近人耳。
3.如權利要求1所述的改進DCNN的音樂流派分類方法，其特征在于，所述步驟4中，將頻譜切分為227×227像素的切片后輸入網絡模型，以此更加擬合人類的學習和認知規律；頻譜切片以x軸表示時間，y軸表示頻率，其中頂部為最高頻率，底部為最低頻率；以灰度顯示頻率的縮放幅度，其中白色為最大值，黑色為最小值。
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