【摘 要】
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近年来,“深度学习(Deep learning)”技术的发展以其在科研及工业界的各种优异应用成果,广泛的出现在公众与专业从业人员的视野中。在艺术领域,“深度学习”技术也有一些应用
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近年来,“深度学习(Deep learning)”技术的发展以其在科研及工业界的各种优异应用成果,广泛的出现在公众与专业从业人员的视野中。在艺术领域,“深度学习”技术也有一些应用实例,如人工智能作曲、辅助编曲与混音等。通过深度神经网络的构建与训练,已然为未来艺术的发展态势带来新鲜血液。本文旨在探讨“深度学习”(Deep learning)技术如何应用在音乐信息检索(MIR)的工作中,为音乐信息检索这一研究领域带来新的技术方式,开展更智能的工作模式。梳理目前可行的音频处理方式与深度神经网络模型,并以Tensorflow2.0系统为平台,设计构建特定的深度神经网络来解决一个具体的音乐信息检索工作任务——“音乐流派分类”,得到了符合预期的实践结果。显示了“深度学习”技术应用在音乐信息检索领域的可行性与优异性。并对其未来可能的技术衍生产品及应用的前景进行了展望,提出了思考。
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