Resumen

En este documento, se estudia el algoritmo de clasificación de música de fusión multifuncional y sus resultados de simulación mediante redes de confianza profunda, se establece y preprocesa la base de datos de música de fusión multifuncional y luego se extraen las características. La simulación se lleva a cabo utilizando datos de música de fusión multifuncional. El preprocesamiento de música de fusión multifuncional incluye la detección de puntos finales, enmarcado, ventaneo y preénfasis. En este documento, se extrajeron las características rítmicas, de calidad de sonido y espectrales, incluyendo energía, tasa de cruce por cero, frecuencia fundamental, relación de ruido armónico y 12 características estadísticas, incluyendo valor máximo, valor medio y pendiente lineal. Se extrajeron un total de 384 características estadísticas dimensionales y se compararon con la capacidad de clasificación de diferentes características emocionales. Primero se estudian las deficiencias del algoritmo de clasificación tradicional, y luego, mediante la introducción de confusión, la constr

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Fusión; Música; Características; Algoritmo de clasificación; Clasificador multinivel; Reconocimiento
• Keywords:Fusion; Music; Features; Classification algorithm; Multilevel classifier; Recognition