基于深度信念网络的音乐情绪分类算法研究

随着娱乐媒体行业的发展,音乐已成为了人们生活中必不可少的一部分,但是面对海量的音乐数据,如何根据不同环境以及用户的不同心情推荐出合适的音乐已成为近些年研究的热点问题。在此背景下,基于情绪的音乐分类任务受到了越来越多的关注。音乐是抒发人类生活情感的一种艺术,因此可以通过计算机技术提取音乐特征识别音乐包含的情绪。本技术基于深度信念网络,结合卷积神经网络提出了一种音乐情绪分类算法。实验证明,该方法在音乐情绪分类任务上较传统机器学习方法和原始深度信念网络都有较好的效果提升。