发明专利已授权

基于自适应CNN和半监督自训练模型的音乐分类方法

📄 申请号：CN202011464477.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-14

公开号

CN112487237B

公开日

2022-10-18

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_65

IPC 分类号

G06F16_65 , G06F16_683 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法音频信号处理机器学习

应用场景

音乐分类, 音乐推荐, 音频检索, 流媒体服务, 音乐内容管理

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摘要

本发明属于机器学习、推荐系统以及文本分类领域，具体涉及一种基于自适应CNN和半监督自训练模型的音乐分类方法，该方法包括：首先分析了音乐的精细分类对于用户选择的重要性，通过自然语言处理技术提取出与该项目有关联的音乐歌词特征和情感特征，然后使用基于注意力机制的神经网络对这些特征进行提取、初步分类；最后根据半监督自训练的方法对每一首歌进行精细分类；本发明通过将自适应CNN模型和半监督自训练模型组合，对音乐数据进行精细划分，使用户能准确的查找到自己喜欢的音乐，节约了用户的时间，提高了查找的精准度。

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

20221018

✅ 授权

20210330

?? 实质审查的生效：

20210312

📄 公开

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