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基于深度置信网络的中国传统乐器分类方法

机译

摘要

本发明公开了一种基于深度置信网络的中国传统乐器分类方法,在进行中国传统乐器音乐的特征提取时,首先利用语音信号处理方法提取中国传统乐器的声学特征作为初级特征,根据深度置信网络来构建深度学习的网络,之后利用深度学习网络从中国传统乐器的初级特征中提取出更抽象的特征;然后将中国传统乐器的重构抽象特征输入至softmax层预测对应演奏乐器所属的类型。本发明的方法简单易行,提高了中国传统乐器的分类准确率,为音乐信息检索领域提供更有效的信息。

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机译

著录项

  • 公开/公告号CN106328121B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017.06.27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN201610790284.8

  • 发明设计人李彧晟;王芳;朱雨倩;季文韬;周志强;洪弘;顾陈;

    申请日2017.06.27

  • 分类号G10L15/02(20060101);G10L15/06(20130101);G10L15/08(20060101);G10L25/12(20130101);G10L25/24(20130101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人马鲁晋

  • 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-06-27

    授权

    授权

  • 2017-02-08

    实质审查的生效 IPC(主分类):G10L 15/02 申请日:20160830

    实质审查的生效

  • 2017-01-11

    公开

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