基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法

作     者：郑旦 ZHENG Dan

作者机构：西安航空职业技术学院陕西西安710089 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第4期

页      码：132-136页

摘      要：针对单一形态数据在音乐情感分类方面的局限性,文中提出了基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法。首先对音乐信号从多个角度进行特征向量的提取,形成多特征数据并进行融合。同时针对音乐情感分类,将传统的深度置信网络进行改进,增加微调节点增强模型的可调节性。由融合得到的训练集在改进的深度置信网络中进行训练,通过调整RBM中可见层与隐藏层单元之间的权值来使得模型达到最优性能。测试结果表明,音乐情感分类结果最高为82.23%,可较好的为音乐检索提供辅助。

主 题 词：音乐情感分类 多特征 深度置信网络 数据融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.04.029

馆 藏 号：203892252...