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基于深度网络和哈希学习的音乐识别

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基于深度网络和哈希学习的音乐识别
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第8-14页
  1.1 研究背景及意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-12页
  1.3 本文主要工作第12页
  1.4 本文章节安排第12-14页
第二章 相关方法介绍第14-25页
  2.1 音乐信号的预处理第14-17页
  2.2 深度学习第17-21页
    2.2.1 卷积神经网络第17-20页
    2.2.2 循环神经网络第20-21页
  2.3 哈希学习第21-24页
    2.3.1 传统哈希方法第22-23页
    2.3.2 深度哈希方法第23-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于CNN的音乐风格识别第25-39页
  3.1 引言第25-26页
  3.2 基于CNN的音乐风格识别框架第26页
  3.3 音乐风格识别算法第26-30页
    3.3.1 Harmonic/Percussive分离算法第26-28页
    3.3.2 网络结构第28-29页
    3.3.3 网络训练和学习方法第29-30页
  3.4 实验结果及分析第30-38页
    3.4.1 数据集第31页
    3.4.2 参数优化实验第31-35页
    3.4.3 不同音乐风格的识别率比较第35-36页
    3.4.4 不同特征图实验比较第36页
    3.4.5 数据扩充实验对比第36-37页
    3.4.6 与其他方法的准确率对比第37-38页
  3.5 总结第38-39页
第四章 基于卷积循环哈希的音乐识别第39-58页
  4.1 引言第39-40页
  4.2 基于CRNNH的音乐识别框架第40-42页
  4.3 基于CRNNH的音乐识别技术第42-48页
    4.3.1 预处理第42-43页
    4.3.2 卷积特征第43-44页
    4.3.3 LSTM第44-45页
    4.3.4 用于哈希的多层LSTM第45-46页
    4.3.5 损失函数第46-48页
  4.4 实验结果及分析第48-57页
    4.4.1 CRNNH算法流程第48-49页
    4.4.2 数据集第49-50页
    4.4.3 实验参数设置及评估准则第50-51页
    4.4.4 对比实验及分析第51-54页
    4.4.5 数据扩充实验第54-55页
    4.4.6 与其他方法的对比第55-57页
  4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
  5.1 总结第58页
  5.2 展望第58-60页
参考文献第60-67页
攻读硕士期间发表的论文第67-68页
致谢第68页

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