基于深度置信网络的音乐配乐识别研究

作     者：焦健 谢展鸿 JIAO Jian;XIE Zhan-hong

作者机构：兰州财经大学艺术学院兰州730020 梧州学院教师教育学院广西梧州543002 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第8期

页      码：174-180页

摘      要：如何有效地管理与识别音乐元素信息是近年来数字音乐研究的重点。因此,基于深度置信网络提出一种音乐配乐识别算法,从多个角度对音乐特征信息进行提取,从音乐情感角度分析,对深度置信模型进行优化,最后将提取音乐特征数据输入到优化后的深度置信模型完成音乐的识别分类。经实验分析,在不同音乐配乐标签的测试中,相较于其他识别模型,优化后深度置信识别模型能够更准确地识别各个情感标签,均值为91.14%,识别性能表现较好,可满足音乐配乐的识别与管理要求,该研究内容可以为音乐数据的检索与管理提供技术参考。

主 题 词：深度置信 音乐识别 情感分类 多特征 配乐标签 

学科分类：13[艺术学] 1302[艺术学-音乐与舞蹈学类] 

D　O　I：10.13274/j.cnki.hdzj.2024.08.027

馆 藏 号：203138456...