基于深度学习的音乐特征提取

赵天坤; 张雷; 谢东亮

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基于深度学习的音乐特征提取

首发时间：2014-12-24

赵天坤 ¹
赵天坤（1989-），男，硕士研究生，主要研究方向：深度神经网络
张雷 ²
张雷，男，副教授，研究方向：移动互联网与云计算
谢东亮 ²
谢东亮，男，副教授，主要研究方向：无线网络与移动计算

1、北京邮电大学网络技术研究院，北京 100876
2、北京邮电大学网络技术研究院，北京　100876

摘要：深度学习作为一种新的特征提取技术，在语音信号处理领域取得了一系列成功。本文借鉴深度学习在语音信号处理上的研究成果在音乐分类与深度学习理论相结合的基础上，针对如何利用深度学习强大的特征提取功能发现更加适用于音乐分类的声学特征这一问题展开研究，分别采用了深度神经网络提取的特征和传统的MFCC 对音乐片段进行歌曲风格分类，在分类正确率方面提高了20%。

关键词：模式识别音乐推荐深度神经网络特征提取

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Deeplearning based Music Feature Extraction

Zhao Tiankun ¹
赵天坤（1989-），男，硕士研究生，主要研究方向：深度神经网络
Zhang Lei ²
张雷，男，副教授，研究方向：移动互联网与云计算
Xie Dongliang ²
谢东亮，男，副教授，主要研究方向：无线网络与移动计算

1、Institute of Network Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876
2、Institute of Network Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing　100876

Abstract：As a new theory of feature extraction,deep learning models have achieve great success.This thesis is based on the combination of speech recognition and deep learning theory,aims at finding more suitable features for music classification task.In our experiment,we used the MFCC feature and the new features learned by deep learning model to run the classification task,have increased the classification accuracy by 10% , compared with MFCC features.

Keywords： Pattern Recognition Music Recommendation Deep learning Feature Extraction

基金：

1. 多速率移动传感网资源共享公平性研究基金（61271185）

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赵天坤，张雷，谢东亮. 基于深度学习的音乐特征提取[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2014-12-24]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201412-750.

No.4624251102402414****

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论文编号	201412-750
论文题目	基于深度学习的音乐特征提取
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