基于音樂庫的用戶音樂分類方法研究.pdf

1、隨著數字技術的發(fā)展和音樂資源的不斷增長,用于處理音樂數據庫的音樂信息檢索系統(tǒng)受到越來越多的關注,基于流派、情感等語義層次信息的音樂檢索成為當前研究的一個重要方向。音樂自動分類是實現語義層次音樂檢索的基礎,而當前的音樂自動分類大多是基于某些分類標準進行的,很少考慮用戶的分類需求。
　　在音樂自動分類中對音樂特征進行選擇,可過濾掉無關和冗余的特征,進而提高分類器的性能。由于不同的分類標準和特征選擇方法產生的特征子集不同,因此應根據實際

2、需要選取特征選擇方法和分類方法。通過對常用特征選擇方法及分類方法的分析和比較,選取相關性特征子集評價方法和BP神經網絡方法進行音樂流派和情感分類,構造音樂樣本庫。通過分析用戶分類所選特征子集和音樂庫中標準分類所選特征子集的關系,構造新的用戶音樂分類特征子集。在分析邏輯回歸模型和BP神經網絡原理的基礎上,設計一種可實現用戶音樂分類的三層 BP網絡。該網絡的輸入為構造的用戶音樂分類的新特征子集,隱含層節(jié)點數為流派和情感分類的類別總數,輸入層