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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种音乐流派的识别方法、装置、设备及存储介质。所述音乐流派的识别方法包括：接收待识别的音频文件，并获取音频文件的梅尔频谱；基于梅尔频谱，获取音频文件的时域向量和频域向量；通过训练好的流派特征提取模型对时域向量和频域向量进行特征提取，得到时域特征向量和频域特征向量；通过预置的特征编码器对时域特征向量和频域特征向量进行特征编码，得到音频文件对应的目标特征向量；将目标特征向量输入预置的流派分类器进行流派分类，得到音频文件对应的流派信息。此外，本发明还涉及区块链技术，流派信息可存储于区块链节点中。
主权项：1.一种音乐流派的识别方法，其特征在于，所述音乐流派的识别方法包括：随机初始化初始流派特征提取模型的激活层、卷积层和池化层，并获取带标注的音频样本数据；通过所述初始流派特征提取模型的激活层、卷积层和池化层，对所述音频样本数据进行流派特征提取，得到初始特征向量；根据所述初始特征向量，计算所述初始流派特征提取模型的交叉熵函数，并判断所述交叉熵函数是否满足预置损失条件；若所述交叉熵函数满足预置损失条件，则生成训练好的流派特征提取模型；接收待识别的音频文件，并获取所述音频文件的梅尔频谱；所述梅尔频谱由所述音频文件对应的声谱图变换得到；基于所述梅尔频谱，获取所述音频文件的时域向量和频域向量；通过训练好的流派特征提取模型对所述时域向量和所述频域向量进行特征提取，得到时域特征向量和频域特征向量；通过预置的特征编码器对所述时域特征向量和所述频域特征向量进行特征编码，得到所述音频文件对应的目标特征向量；通过预置的归一化函数，对所述目标特征向量进行流派归一化处理，得到所述音频文件对应的流派标签；通过预置的流派分类器的全连接层，对所述音频文件对应的流派标签进行流派分类，得到所述音频文件对应的流派信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 音乐流派的识别方法、装置、设备及存储介质
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