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

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_214 , G06F18_25 , G10L25_30 , G10L25_51 , G06N3_0442 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

音频信号处理音频信号处理人工智能算法模式识别

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

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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