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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利一种音乐分类方法、电子设备及计算结可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117056555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311080656.4，技术领域涉及：G06F16/65；该发明授权一种音乐分类方法、电子设备及计算结可读存储介质是由董文;潘树燊;曹利设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种音乐分类方法、电子设备及计算结可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种音乐分类方法、设备及介质，方法包括：获取打标签音乐样本、无标签音乐样本、分类任务样本；确定初始网络模型，其包括对比学习编码器和分类器；利用无标签音乐样本对对比学习编码器进行训练，获得第一训练损失；利用分类任务样本对分类器进行训练，获得第二训练损失；根据第一训练损失和第二训练损失计算总训练损失；通过迭代训练获得总训练损失满足预设损失条件的优化网络模型，其包括训练后的对比学习编码器和训练后的分类器；利用打标签音乐样本对优化网络模型进行训练，获得音乐分类模型；利用音乐分类模型对目标音乐数据进行处理，获得分类结果。应用本申请所提供的技术方案，可以有效提高音乐分类结果的准确性。

本发明授权一种音乐分类方法、电子设备及计算结可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种音乐分类方法，其特征在于，包括： 获取打标签音乐样本、无标签音乐样本、分类任务样本； 确定初始网络模型，所述初始网络模型包括对比学习编码器和分类器； 利用所述无标签音乐样本对所述对比学习编码器进行训练，获得第一训练损失； 利用所述分类任务样本对所述分类器进行训练，获得第二训练损失； 根据所述第一训练损失和所述第二训练损失计算总训练损失； 当所述总训练损失不满足预设损失条件时，返回所述利用所述无标签音乐样本对所述对比学习编码器进行训练的步骤，直至获得所述总训练损失满足所述预设损失条件的优化网络模型，所述优化网络模型包括训练后的对比学习编码器和训练后的分类器； 利用所述打标签音乐样本对所述优化网络模型进行训练，获得音乐分类模型； 利用所述音乐分类模型对目标音乐数据进行处理，获得分类结果； 其中，所述打标签音乐样本包括各音乐标签对应的音乐样本； 所述利用所述打标签音乐样本对所述优化网络模型进行训练，获得音乐分类模型，包括：对于每一所述音乐标签，确定所述音乐标签对应的预设特征类型；按照所述预设特征类型对所述音乐标签对应的音乐样本进行特征提取，获得各所述音乐样本的特征信息；利用各所述特征信息对所述优化网络模型进行训练，获得所述音乐标签对应的所述音乐分类模型。

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