【摘 要】
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首先用离散傅立叶变换对音乐进行预处理,然后根据不同类型音乐的统计规律提取了特征向量.最后利用BP神经网络对特征向量进行训练,建立了一种基于神经网络的音乐分类方法.仿真
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首先用离散傅立叶变换对音乐进行预处理,然后根据不同类型音乐的统计规律提取了特征向量.最后利用BP神经网络对特征向量进行训练,建立了一种基于神经网络的音乐分类方法.仿真实验结果表明,方法是一种有效的分类方法.
First of all, the discrete Fourier transform is used to preprocess the music, and then the eigenvectors are extracted according to the statistical rules of different types of music.Finally, the BP neural network is used to train the eigenvectors, and a music classification method based on neural network is established. Show that the method is an effective classification method.
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