Keras深度学习实战39——音乐音频分类

0. 前言

音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征,特征的设计需要音乐领域的知识,不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路,本文对基于深度学习的音乐音频分类方法进行了研究。首先将音乐的音频信号转换成声谱作为统一表示,避免了手工选取特征存在的问题,然后基于一维卷积构建了一种音乐分类模型。

1. 数据集与模型分析

在本节中,我们将研究对音乐音频进行分类,当我们能够使用深度学习模型对歌曲类型自动分类时,可以极大程度的减少人工成本。

1.1 数据

相关文章

软件简介:蓝湖辅助工具,减少移动端开发中控件属性的复制和粘...
现实生活中,我们听到的声音都是时间连续的,我们称为这种信...
前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频,循环看了亿...
【Android App】实战项目之仿抖音的短视频分享App(附源码和...
前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了,从2022年1月底至...
因为我既对接过session、cookie,也对接过JWT,今年因为工作...