[发明专利]一种基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法在审
| 申请号： | 202211583334.7 | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN115985339A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 刘万军;李雨萌;曲海成 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G10L25/24 | 分类号： | G10L25/24;G10L15/08;G10L15/06;G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 频谱 增强 卷积 宽度 学习 音乐 流派 分类 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法，其特征在于，包括：
步骤S1、将GTZAN数据集的音乐数据转化为梅尔频谱，并用SpecAugment中屏蔽频率信道的方法增强梅尔频谱的多样性；
步骤S2、将增强后的梅尔频谱切割成频谱切片，防止冗余计算并扩大数据集的规模；
步骤S3、将切割后的频谱切片按8：2划分训练集和测试集；
步骤S4、将数据集输入卷积宽度学习；
步骤S5、训练模型；
步骤S6、测试模型；
步骤S7、输出训练时间和分类准确率。
2.根据权利要求1所述的基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法，其特征在于，在所述步骤S1中，用SpecAugment随机屏蔽频率信道增强梅尔频谱图的泛化能力。
3.根据权利要求1所述的基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法，其特征在于，在所述步骤S4中，用卷积和宽度学习结合的模型来分类音乐流派，将卷积的细节刻画能力和轻量的宽度学习结构融合在一起。
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