首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  完全免费   1篇
  综合类   1篇
  2017年   1篇
排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
目前,音乐自动标注模型大多采用手动设计模式,因而存在最佳特征难以选择的问题。提出了一种基于非监督学习的特征学习算法,该算法能自动学习特征的潜在结构而不需要依赖先验知识。首先,预处理阶段主要提取音乐的音级轮廓频率谱并进行PCA白化降维处理;然后,采用深度学习中的降噪自动编码器算法对降维后的特征进行无监督的学习,并采用最大值池化和取均值来聚合得到新的特征向量;最后,将特征向量和标签送入多层感知机中进行有监督的学习。基于Magnatagatune和GTZAN数据库的实验结果表明,本文算法在一定程度上提高了音乐自动标注的准确率。  相似文献
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号