【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能分类，尤其涉及一种音乐流派分类方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着音乐多媒体和互联网的发展，网络上有着数以百万的音乐让用户播放，而音乐流派的分类能给用户带来更好的使用体验，用户能够根据自己喜好的流派类型去选择播放音乐。但不同的音乐流派类型存在相似点，很难去区分。专业人士通常用自己的听觉和视觉经验来判断音乐的类型，此方法的个人主观意识比较强烈且效率低下；通过人工提取音乐的音色、音调、节奏、歌词、韵脚等特征，再将特征数据输入到支持向量机中去分类，这种分类方法需要人工提取音乐特征，复杂程度高且分类精度低。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种音乐流派分类方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术现有的分类方法需要人工提取音乐特征，复杂程度高且分类精度低的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种音乐流派分类方法，所述方法包括以下步骤：<...
【技术保护点】
1.一种音乐流派分类方法，其特征在于，所述音乐流派分类方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述音乐文件信息通过初始模型进行多次训练，得到多组音乐特征信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述音乐时域数据输入到初始模型的卷积层进行多次训练，得到多组音乐特征信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述音乐特征信息进行参数优化，得到最优训练参数，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述音乐特征信息输入到所述初始模型的池化层进行数据降维，得到了...
【技术特征摘要】
1.一种音乐流派分类方法，其特征在于，所述音乐流派分类方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述音乐文件信息通过初始模型进行多次训练，得到多组音乐特征信息，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述音乐时域数据输入到初始模型的卷积层进行多次训练，得到多组音乐特征信息，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述音乐特征信息进行参数优化，得到最优训练参数，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述音乐特征信息输入到所述初始模型的池化层进行数据降维，得到了去除冗余特征的多组筛选音乐特征信息，包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋刚，肖鑫龙，王宁，宋华东，孟国防，
申请(专利权)人：深圳天好光电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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