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公开(公告)号：CN115985339A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211583334.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法，包括：将GTZAN数据集的音乐数据转化为梅尔频谱，并用SpecAugment中屏蔽频率信道的方法增强梅尔频谱的多样性；将增强后的梅尔频谱切割成频谱切片，防止冗余计算并扩大数据集的规模；将切割后的频谱切片按8：2划分训练集和测试集；将数据集输入卷积宽度学习；训练模型；测试模型；输出训练时间和分类准确率。本发明的基于频谱增强和卷积宽度学习的音乐流派分类方法能够有效地将卷积模块整合到现有宽度学习架构中，为网络模型带来明显的性能增益，进而提升音乐流派分类的工作效率。
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