基于卷积神经网络的音乐分类研究与应用

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基于卷积神经网络的音乐分类研究与应用

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基于卷积神经网络的音乐分类研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
1.1 选题的研究背景及意义	第8-9页
1.2 音频分类研究现状	第9-11页
1.3 论文的主要内容	第11-12页
1.4 论文的组织架构	第12页
1.5 本章小结	第12-13页
第二章相关背景知识介绍	第13-25页
2.1 机器学习的形式	第13页
2.2 神经网络简介	第13-17页
2.2.1 人工神经网络	第13-14页
2.2.2 感知器	第14-15页
2.2.3 激活函数	第15-17页
2.3 卷积神经网络	第17-20页
2.3.1 卷积神经网络的结构	第17-19页
2.3.2 卷积神经网络的特性	第19-20页
2.4 循环神经网络	第20-22页
2.5 反向传播算法	第22-24页
2.6 本章小结	第24-25页
第三章梅尔频谱图识别模型设计	第25-37页
3.1 引言	第25-26页
3.2 基于卷积神经网络的频谱图识别	第26-30页
3.2.1 梅尔谱图的转换	第27-28页
3.2.2 卷积神经网络架构	第28-30页
3.3 实验与评估	第30-36页
3.3.1 实验数据	第30-31页
3.3.2 实验评估和设置	第31-32页
3.3.3 交叉熵损失函数	第32-33页
3.3.4 实验结果对比与分析	第33-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第四章基于卷积神经网络的优化与改进	第37-47页
4.1 引言	第37-38页
4.2 循环卷积神经网络(CRNN)	第38-40页
4.2.1 循环卷积神经网络架构	第38页
4.2.2 基于音频内容特征图提取	第38-40页
4.3 实验与评估	第40-45页
4.3.1 训练设置	第41页
4.3.2 动态欧式距离损失函数	第41-43页
4.3.3 实验结果对比与分析	第43-45页
4.4 本章小结	第45-47页
第五章系统设计与实现	第47-54页
5.1 平台环境搭建与配置	第47-48页
5.1.1 python类库支持	第47页
5.1.2 硬件配置	第47-48页
5.2 系统结构与设计	第48-50页
5.3 系统界面展示	第50-51页
5.4 系统测试与评估	第51-53页
5.4.1 功能测试	第51-52页
5.4.2 识别率评估	第52-53页
5.5 本章小结	第53-54页
第六章总结与展望	第54-56页
6.1 论文工作总结	第54-55页
6.2 论文中不足之处	第55-56页
参考文献	第56-59页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第59-60页
致谢	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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