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基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型

         

摘要

电子音乐具有独特的节奏质感,传统电子音乐分类过程中,无法将多特征进行融合式的分类.为此,设计基于多特征融合和神经网络的电子音乐分类模型.创建特征融合模块,进行自适应特征融合,根据自适应机制调整特征融合频率;利用神经网络元承接融合特征因子,形成分布式的电子音乐多特征分类结构;利用电子音乐特频效应完成特征融合分类,实现电子音乐分类模型的构建.实验数据表明,设计的电子音乐分类模型,能够以特征融合方式进行分类,并且分类结果十分精准.

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