Resumen

La música es una forma de arte abstracta que utiliza el sonido como medio de expresión. Ha afectado profundamente nuestras vidas. Este documento propone un método para extraer características de segmentos de archivos de música de un solo clúster. Dividimos cada pieza de música en múltiples segmentos y extraemos las características de cada segmento. El proceso específico incluye la extracción de notas de archivos de música de un solo clúster, la extracción de la melodía principal, la división de segmentos y la extracción de características de segmentos. La característica del segmento se extrae de un segmento de una pieza de música, contiene la melodía principal y la información de acompañamiento del segmento, y puede reflejar la relación secuencial de las notas. Este documento propone una red de conversión de estilo de interpretación basada en una red neuronal recurrente y una red neuronal convolucional. Se utiliza una red neuronal recurrente bidireccional basada en la Unidad Recurrente con Compuertas (GRU) para extraer diferentes estilos de secuencias de vectores de características de notas, y la secuencia de vect

• 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:Música; Características del segmento; Archivos de música no múltiples en grupo; Melodía principal; División del segmento; Red neuronal recurrente
• Keywords:Music; Segment features; Nonmultiple cluster music files; Main melody; Segment division; Recurrent neural network