基于优化神经网络的音乐分类模型研究

摘要：

为高效、精准地判断音乐风格归属,帮助用户快速获取偏好音乐风格,基于群智优化神经网络构建音乐风格分类模型.提取音乐样本的音质、节奏、旋律特征作为模型训练样本输入BP神经网络,通过初始化、隐含层及输出层计算、权值计算等步骤完成神经网络模型训练.采用粒子群算法确定神经网络的最优权值与阈值,粒子群算法首先编码神经网络权值与阈值,其次计算粒子适应度值,更新粒子速度和位置,符合终止条件时输出神经网络的权值与阈值优化结果,并据此构建基于群智优化神经网络的音乐风格分类模型.模型测试结果表明,所提模型在正确区分不同音乐风格的同时,展示了音质、节奏、旋律等特征.

关键词：音乐分类、分类模型、特征提取、模型训练、最优权值确定、模型构建

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP181

资助基金：莆田学院校级教改项目JG201948

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：96-99