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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明涉及一种基于ResNet18和Transformer双支分支对音乐进行流派分类及其构建的方法，该方法包括：利用分割技术对音频数据进行数据增强；双分支分别利用librosa库对数据增强后的音频数据进行提取梅尔频谱图特征和利用不同长度的SincNet滤波器提取出更具有代表的三通道二维表征；分别将提取好的梅尔频谱图特征输入到TransformerEncoder中，将更具有代表性的三通道二维表征送到ResNet18，最后通过一个全连接层进行拼接然后进行分类。通过本发明可以解决音乐特征不全面、不具有代表性以及音乐数据量过大而分类不准确等问题，为以后构建更准确的音乐推荐系统，提升用户体验和满意度方面提供新思路。
主权项：1.一种基于ResNet18和Transformer双支分支对音乐进行流派分类及其构建的方法，其特征在于，包括：构建数据增强层，所述数据增强层对输入的原始数据进行等长片段分割，得到更多与原始音频相同标签的数据；构建提取梅尔频谱图特征层，所述提取梅尔频谱图特征层是将数据增强后的音频输入到librosa库进行全局轮廓信息的提取，得到特征向量；构建提取SincNet特征层，所述提取SincNet特征层是将数据增强后的音频输入到三个不同长度的SincNet滤波器中进行全局频谱信息的提取，得到特征向量；构建TransformerEncoder层，所述TransformerEncoder层将PatchEmbedding层的输出结果输入到TransformerEncoder层，输出一个张量，方便后续与ResNet18的输出进去拼接；构建ResNet18层，所述ResNet18层将提取SincNet特征层的输出结果输入到ResNet18层，改层也输出一个张量，后续与TransformerEncoder的输出进去拼接；构建全连接层，所述全连接层将TransformerEncoder层与ResNet18层输出的张量拼接结果转换成最终的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于ResNet18和Transformer双支分支对音乐进行流派分类及其构建的方法
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