机构名称：
¥ 1.0
摘要：经过人类数千年的努力，产生了大量的音乐流派。因此，寻找能够自动对音乐流派进行分类的算法已成为现代数字音乐产业发展的关键问题。此外，找出哪种算法可以更准确地完成任务可以大大提高实际应用中的效率，例如根据用户最常听的音乐发送用户感兴趣的音乐。本研究比较了几种音乐流派分类算法的使用，并证明了音乐流派分类在现代数字应用中的重要性，并确定了不同算法的优缺点。本研究主要集中在使用 GTZAN 数据集的 K-最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 上。本研究讨论了 CNN 捕捉复杂时间和频谱模式的能力，以及 KNN 在基于特征接近度进行流派识别的有效性。结果证明了 KNN 的可靠性、准确性和适应性。为算法在技术驱动的音乐产业中的实际应用提供了见解。
两种音乐流派分类算法的比较
主要关键词
相关文件推荐
