基于优化神经网络的音乐分类模型研究

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DOI：10./.1004-7x火龙洞地图补丁.2020刘强东 庄佳.0.02

2020年2月1日

第4卷第期

现代电子技术

ModernElectronicsTechnique

Feb.2020

Vol.4o月亮上的花园.

基于优化神经网络的音乐分类模型研究

黄璟

）（莆田学院音乐学院，福建莆田

摘要：为高效、精准地判断音乐风格归属，帮助用户快速获取偏好音乐风格采薇 周迅，基于智优化神经网络构建音乐风格分

类模型天之痕钢琴曲。提取音乐样本的音质、节奏、旋律特征作为模型训练样本输入BP神经网络，通过初始化、隐含层及输出层计算、权

值计算等步骤完成神经网络模型训练nitroglycerin。采用粒子算法确定神经网络的最优权值与阈值，粒子算法首先编码神经网络权

值与阈值世界末日 歌词，其次计算粒子适应度值张琛，更新粒子速度和位置，符合终止条件时输出神经网络的权值与阈值优化结果，并据此构

建基于智优化神经网络的音乐风格分类模型。模型测试结果表明carmen歌词，所提模型在正确区分不同音乐风格的同时，展示了音

质、节奏、旋律等特征吉他发烧堂。

关键词：音乐分类；分类模型；特征提取；模型训练；最优权值确定；模型构建

中图分类号：T911.1-4；TP181文献标识码：A文章编号：1004-7X（2020）0-0096-04

Researchonmusicclassificationmodelbasedonoptimalneuralnetwork

（MusicDepartment杨丞琳新专辑，PutianUniversity中国新声代第二季，Putianmj的歌，China）

HUAGJing

Abstract：Inordertoefficientlyandaccuratelyjudgethetypeofmusicstyleandhelpusersquicklyobtaintheirpreference

formusicstyle，amusicstyleclassificatio

acousticquality，rhythmandmelodycharacteristicsofmusicsamplesareextractedasmodeltrainingsamplesandinputintoBP

ralnetworkmodeltrainingiscompletedafterthestepsofinitialization，hiddenlayerandoutputlayer

calculation爱出发歌词，ticleswarmalgorithmisadoptedtodeterminetheoptimalneuralnetwork

weightandthresholdbaoyu 667，andthencodetheneuralnetworkweightandthreshold好好恋爱吉他谱，andcalculateparticlefitnessvaluetoupdatethe

asisoftheresults，themusicstyleclassificationmodelbasedwarm

eltestingresultowthatthemodelcancorrectlydistinguish

differentmusicstyles下山简谱，andexhibitsthecharacteristicsofsoundquality，rhythmandmelody关智斌女友.

model

building

eyconformtowiththeterminationconditi，theoptimizationresultsoftheneural

Keywords：musicclassification；classificationmodel；featureextraction；modeltraining；optimalweightdetermination；

0引言

分重要

[1]

mtv。流行音乐传统分类包括流行、乡村、爵士、摇

滚、节奏布鲁斯、新世纪等六大类别，每一大类划分成不

同小类哈斯巴根，部分小类还可以进一步划分

[2]

犬夜叉完结篇主题曲。依靠人为方式

划分音乐风格存在很多弊端景慧真人图片，如分类效率低、音乐风格

归属判断困难大、音乐风格类别过于粗糙或者过于精细

等

[]

刘蓓吴秀波。因此，亟待研究一种音乐风格分类模型小v，采用合理

方法解决音乐风格分类问题。

体智能优化算法简称智优化算法圣堂风云插曲，智优化算

法中最知名的是粒子算法

[4]

。本文采用典型的BP神

经网络构建音乐风格分类模型钱的化身片尾曲，利用粒子算法改进

BP神经网络倾世皇妃的主题曲，确定神经网络最优输入权值与阈值，避免

当代互联网技术高速更新shall we talk，移动终端设备使用人

规模迅速增加，流行音乐传播方式从电台和唱片形式逐

渐过渡到网络电台在线收听和互联网下载等形式。相

关调查显示，65%用户难以精准获取期待收听的歌曲或

不明确自身音乐风格喜好soso。网络电台通常依照用户对

音乐风格的喜好推荐歌曲，用户喜好的音乐类型可能包

含多种音乐风格，导致待分类音乐规模较大乌鲁木齐的女人，音乐分类

难度大。因此打电话儿歌视频，采用一种智能方法实现音乐风格分类十

收稿日期：2019-06-20修回日期：2019-07-17

基金项目：莆田学院校级教改项目（JG）

网络随机性菏露婉晴，解决神经网络训练时间长、陷入局部最优

万方数据