Under de senaste åren har djupa neurala nätverk visat sig vara effektiva i många klassificeringsuppgifter, inklusive klassificering av musikgenrer. I detta papper, föreslog vi två sätt att förbättra musik genre klassificering med konvolutionella neurala nätverk: 1) kombinera max-och genomsnittpooling för att ge mer statistisk information till högre nivå neurala nätverk; 2) med hjälp av genväg anslutningar för att hoppa över ett eller flera lager, en metod inspirerad av rest inlärningsmetod. Ingången av CNN är helt enkelt den korta tiden Fourier omvandlar ljudsignalen. Utgången av CNN matas in i ett annat djupt neuralt nätverk för att göra klassificering. Genom att jämföra två olika nättopologier visar våra preliminära experimentella resultat på GTZAN-datauppsättningen att de två ovan nämnda metoderna effektivt kan förbättra klassificeringsnoggrannheten, särskilt den andra.
Zhang m.fl. I Ref föreslogs två nätverk för att förbättra CNN:s prestanda i klassificeringen av musikgenrer.
Improved Music Genre Classification with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}