音乐特征的正确提取对于音乐派别分类具有重要的指示作用。针对目前深度学习对于音乐分类的准确性较低的问题,首先从音乐特征角度进行改进,根据声学、信号学的基本理论,提出音乐特征指标体系。进一步,基于自适应粒子群优化神经网络的算法,提出音乐分类与鉴赏评价模型。最后,对涵盖六种音乐流派的600首音乐进行分类,以证明该模型的有效性。结果表明该模型对音乐类别的识别率较之前的研究有一定的提升,尤其对流行乐的识别效果最显著。
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