发明专利 已授权

一种基于主辅两路时空特征融合的音乐分类方法

📄 申请号:CN202310757630.2 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-06-26
公开号
CN116702043B
公开日
2026-02-27
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

音乐推荐, 音乐检索, 音乐内容分析, 音乐版权管理, 智能音频处理

摘要

本发明公开了一种基于主辅两路时空特征融合的音乐分类方法,包括:获取用于训练的音频数据及其标签,并进行去噪处理,切割成片段,提取出梅尔频谱图;构建深度学习网络,网络由主辅两路组成,主路是时空注意网络,辅路是预训练网络,两路的训练结果进行融合;将训练数据的梅尔频谱图依次输入到深度学习网络中,计算深度学习网络输出的训练结果与其标签的差异,从而反向传播对网络的参数进行更新;获取待处理的音频数据,并进行去噪处理,切割成片段,提取出梅尔频谱图;将梅尔频谱图输入到深度学习网络中,分别从时空注意网络和预训练网络中得到分类结果,通过融合得到最终结果。本发明增强了深度学习网络的容错率的同时,也增加了模型准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116702043B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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