發(fā)布時(shí)間：2021-07-28 19:06

　　針對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建的電子音樂分類模型容易陷入局部最小值問題,分類精準(zhǔn)度低,提出基于粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子音樂分類模型。構(gòu)建模型時(shí)需先收集多種類型原生態(tài)電子音樂數(shù)據(jù),去噪處理收集到的電子音樂數(shù)據(jù),分幀和端點(diǎn)檢測(cè)去噪后的電子音樂,從檢測(cè)到的有效電子音樂信號(hào)中提取電子音樂的時(shí)域、頻域方差特征和短時(shí)能量特征,采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法確定三種特征對(duì)電子音樂分類的貢獻(xiàn),加權(quán)操作上述特征,將加權(quán)后的三種特征作為粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入部分,通過優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出電子音樂分類結(jié)果。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn),該電子音樂分類模型對(duì)10種電子音樂類型的分類結(jié)果與實(shí)際電子音樂所屬類別相同,分類精準(zhǔn)度較高。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

電子音樂模型分類框架

對(duì)比結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3308471