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。
2. 研究的基本内容
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。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
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。
4. 参考文献
[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