音乐作为一种普遍的艺术形式，承载着丰富的情感和文化内涵。

音乐流派分类是音乐信息检索领域的重要任务，其目标是将音乐作品自动归类到不同的流派类别中。

近年来，深度学习技术的快速发展为音乐流派分类带来了新的机遇。

特别是神经网络模型，凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在该领域取得了显著的成果。

本文首先介绍了音乐流派分类的概念、意义以及传统方法的局限性，然后重点阐述了基于神经网络的音乐流派分类方法，包括常用的神经网络模型、特征提取技术、训练策略以及性能评估指标。

此外，还详细综述了国内外学者在该领域的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

最后，展望了基于神经网络的音乐流派分类方法的未来发展趋势，并提出了潜在的研究方向。

关键词：音乐流派分类；神经网络；深度学习；特征提取；模式识别

音乐是人类文化的重要组成部分，承载着丰富的情感、历史和社会信息。

音乐流派作为音乐分类的重要维度，反映了音乐作品在风格、结构、演奏方式等方面的差异。