Resumen

La tecnología de clasificación de estilos musicales puede añadir etiquetas de estilo a la música basándose en el contenido. Cuando se trata de investigar e implementar aspectos como la organización eficiente, el reclutamiento y las recomendaciones de recursos musicales, es crítico. Los métodos tradicionales de clasificación de estilos musicales utilizan una amplia gama de características acústicas. El diseño de características requiere conocimientos musicales y las características de diversas tareas de clasificación no siempre son consistentes. El rápido desarrollo de las redes neuronales y la tecnología de big data ha proporcionado una nueva forma de resolver mejor el problema de la clasificación de estilos musicales. Este artículo propone un método novedoso basado en la extracción de música y redes neuronales profundas para abordar el problema de baja precisión en los métodos tradicionales. El algoritmo de clasificación de estilos musicales extrae dos tipos de características como características de clasificación para los estilos musicales: características de timbre y melodía. Debido a que el método de clasificación basado en una red neuronal convolucional ignora el tiempo

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Clasificación de estilos musicales; Redes neuronales; Redes neuronales profundas; Timbre; Características de melodía; Red neuronal convolucional
• Keywords:Music style classification; Neural networks; Deep neural networks; Timbre; Melody features; Convolutional neural network