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摘要
现有音频辨识变模型无法分辨电子音乐类型,辨识精度较低,为此,设计基于卷积神经网络的电子音乐辨识模型。通过重建电子音乐信号频谱内谐波信息,对电子音乐信号进行预处理,去除电子音乐信号频谱内的噪声,并将去除噪声后的电子音乐文件制作成波形图。将电子音乐频谱波形图作为输入,利用多层特征融合的混合和采样方式提取输入图像内的特性,利用反向传播算法训练卷积神经网络,通过Soft Max分类器试点电子音乐分类辨识。实验结果显示,所设计模型能够有效去除电子音乐内的噪声含量,在迭代次数达到100次时即可将模型拟合误差降至下限值,且辨识率均值达到98.5%左右。
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单位仙桃职业学院; 教育学院
