收稿日期:2023-03-23基金项目:国家数字复合出版系统工程应用示范(中共宣传部)项目(11000301118)。第31卷第6期Vol.31No.6北京印刷学院学报JournalofBeijingInstituteofGraphicCommunication2023年6月Jun.2023基于深度学习的数字音乐流派分类研究唐和铭,游福成,刘玉琴(北京印刷学院,北京102600)摘要:针对目前基于深度学习的数字音乐流派分类算法准确性较低的问题,提出了一种基于ECAPA-TDNN的ECAPA-TDNN-BLSTM模型。该模型将双向LSTM网络融合到ECAPA-TDNN模型中,以获取更多关于时间上下文的信息,从而提高模型的准确性。本文使用包含十种音乐流派的1000首歌曲的数据集进行了测试,并在测试集中获得了良好的结果。经过1000个epoch的训练,最后50个epoch的平均准确率为96.07%,证明该模型的有效性。结果表明,与现有模型相比,本文提出的模型对音乐流派的分类识别准确率有一定的提升。关键词:时延神经网络;长短期记忆网络;深度学习;数字音乐流派分类中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1004-8626(2023)06-0037-08随着数字音乐的普及和在线音乐平台的不断涌现,现如今用户对音乐资源的需求不断增长。尤其是在当前互联网高速发展的背景下,数字音乐成为人们生活中不可或缺的一部分。根据国际唱片业协会(IFPI)公布的《2023年世界音乐报告》,全球录制音乐市场同比前一年收入增长9%。[1]其中,流媒体音乐市场营收达到175亿美元,占全球录制音乐总收入的67%,成为音乐产业中最具潜力和增长性的板块之一。可以看出,音乐市场的潜力巨大,在如此大的市场中,音乐分类成为了一项十分重要的课题。在海量的音乐资源中,音乐分类标签可以帮助用户更加方便地寻找自己所需的音乐资源。音乐分类标签不仅可以用于区分不同的音乐风格和流派,还可以用于描述歌曲的情感、节奏、歌词等方面的特点。例如,当用户想要听放松的音乐时,可以选择一些被打上“轻松”“治愈”等标签的歌曲,而不必费心去搜索和筛选。此外,音乐分类标签还可以帮助用户发现一些与自己偏好相符的音乐,提高音乐的个性化推荐和定制化服务。因此,音乐分类标签的重要性在当前数字音乐时代愈加突出。除了音乐检索和推荐以外,音乐分类标签还可以应用于歌曲版权管理和音乐素材的分类等方面。随着数字音乐市场的扩大,音乐版权的保护也变得日益重要。通过对音乐进行标签化管理,不仅可以加快版权维权的速度,还可以提高版权管理的效率和精度。此外,音乐分类标签也可以为音乐素材的分类和整理提供基础,为音乐制作、后期处理和音乐教...
