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一种基于CNN与Transformer双流架构的音乐流派分类方法 

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申请/专利权人:以萨技术股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于CNN与Transformer双流架构的音乐流派分类方法,涉及声音检测与处理技术领域,包括:将音频文件转为梅尔频谱图;将梅尔频谱图同时输入到卷积模块和Transformer编码器中进行特征编码,卷积模块用于提取梅尔频谱图的局部特征,Transformer用于提取梅尔频谱图的全局特征;将局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征输入到全连接层进行音乐流派分类。本发明局部、全局特征的融合使用,有利于提高音乐流派分类准确率;在特征提取过程中,CNN为Transformer编码器来了良好的归纳偏置,解决Transformer编码器先天性归纳偏置不足的问题,让本发明在中小规模音乐流派数据集上有较高的分类准确率。

主权项:1.一种基于CNN与Transformer双流架构的音乐流派分类方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,将音频文件转为梅尔频谱图;步骤2,将步骤1所得的梅尔频谱图同时输入到卷积模块和Transformer编码器中进行特征编码,所述卷积模块用于提取梅尔频谱图的局部特征,所述Transformer用于提取梅尔频谱图的全局特征;步骤3,将步骤2所得的局部特征和全局特征进行融合;步骤4,将步骤3所得的结果输入到全连接层进行音乐流派分类。

全文数据:

权利要求:

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