文件名称：genre-classification:使用CNN进行音乐流派分类
文件大小：682KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 07:35:20
JupyterNotebook
音乐流派分类 使用1D和2D卷积神经网络比较使用频谱图输入和原始音频输入的音乐流派分类。 在此实验中，仅使用每个音频的前20秒。 每个音频样本被分为2秒音频的10个部分。 先决条件 - Python 2 - Numpy - Matplotlib - Scikit-learn - Scikit-plot - Keras - Tensorflow - Kapre - Librosa - ffmpeg 数据集 乔治·扎纳塔基斯（George Tzanetakis）设定的音乐流派数据。 数据集包含1000个音轨，每个音轨长30秒。 它包含10个流派，每个流派由100首曲目代表。 结果（10个纪元） 混淆矩阵 ROC曲线 测试精度 带一维CNN的原始音频输入 0.31 一维CNN的频谱图输入 0.7372 二维CNN的频谱图输入 0.686 参考： Dieleman，Sander和B
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genre-classification-master
----genre_classification_end-to-end-Conv1D.ipynb(238KB)
----README.md(2KB)
----genre_classification_spectrogram-Conv2D.ipynb(219KB)
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----img()
--------spectrogram-conv2d confusion matrix.png(27KB)
--------spectrogram-conv1d confusion matrix.png(26KB)
--------spectrogram-conv2d ROC.png(39KB)
--------raw-conv1d ROC.png(51KB)
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