胡振
- 作品数：1 被引量：21H指数：1
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：北京市教委科技发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于深度学习的作曲家分类问题被引量：21
- 2014年
- 在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.
- 胡振傅昆张长水
- 关键词：混合模型
