基于注意力机制卷积神经网络钢琴乐谱难度识别方法

摘要

本发明属于音乐信息检索领域，为从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息，充分使用源数据集中包含的所有信息，以提高分类准确率,为钢琴教学和学生学习，提供可靠的钢琴难度信息，同时也大大提高乐谱网站的用户体验。为此，本发明，基于注意力机制卷积神经网络钢琴乐谱难度识别方法，搭建并训练基于注意机制的改进卷积神经网络模型，在训练过程中，将n个不同难度等级的MIDI乐谱文件当做神经网络的n个通道输入到网络模型中进行训练，以便融合不同难度等级数据集的多个特征，进行准确率更高的难度分类，利用训练好的网络模型进行钢琴乐谱难度识别。本发明主要应用于乐谱难度自动识别场合。