基于神经网络的音乐流派分类开题报告

2022-01-14 21:01:11

全文总字数：2686字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

1）目的：由于神经网络凭借其非线性映射、泛化和容错特性兼具实时性好和识别精度高的双特征。

基于此本文设计了基于神经网络的音乐流派分类系统，系统先对音乐进行采样滤波、预加权、信号分帧、端点检测操作，其次提取预处理数据的值，最后训练构建神经网络模型，实现音乐流派分类。

2）研究意义：音乐的计算机自动流派分析，通过移动设备为客户提供全方位的智能服务和音乐体验，从而更方便的享受互联网音乐服务。

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1）认识音乐的类型。

音乐流派复杂多样，要准确地描述一段具体的音乐，涉及的内容非常广泛，至少包括节奏、旋律、和声、音色等等。

研究找到一组不随时间、演奏家、版本、播放设备等因素影响的不变量，作为某个乐曲的特征参数，例如音量、音调、音色、速度、强度变化等。

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1）实行方案：首先学习音乐相关理论，同时了解matlab软件的使用，阅读神经网络和音乐流派相关文献；然后搜集所需数据，利用所学理论和软件进行分析，建立模型及模型的优化，最后根据模型得出音乐分类结果。

2）进度：2月中旬-3月中旬：了解课题研究内容，查阅相关资料，学习重要知识，确定基本研究方案并撰写任务书和开题报告；3月中旬-4月下旬：采集相关数据，整合资料，分析计算模型，并准备中期报告；5月初：整理相关结果，撰写毕业论文；5月中旬完善论文并准备论文答辩。

3）预期效果：获得mfcc处理数据，选取最优特征建立神经网络模型，最终实现音乐分类。

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[1]雷文康. 基于深度神经网络的音乐流派分类研究[d].华南理工大学,2017.

[2]王芳. 基于深度学习的音乐流派及中国传统乐器识别分类研究[d].南京理工大学,2017.

[3]陈铮. 基于音乐流派分类技术的音乐库分类检索系统的研究与实现[d].华东师范大学,2012

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