申请/专利权人：重庆大学

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854545A

主分类号：G10L25/51

分类号：G10L25/51;G10L25/30;G10L25/18;G06N3/049;G06N3/0464;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于音乐信息检索技术领域，具体公开了一种基于时间卷积网络的多乐器识别方法及系统，该方法包括步骤：获取音频数据集，并进行预处理；基于卷积神经网络和时间卷积网络，构建识别模型；将预处理后的音频数据集分别转换为Mel频谱图和Wave图，并分别输入识别模型的卷积神经网络CNN和时间卷积网络TCN中，训练模型；采集待识别的音频数据，并预处理后输入训练后的识别模型，输出音频数据识别结果。采用本技术方案，使用时间卷积网络，旨在提高在多乐器识别任务上的性能，获取更准确和可靠的多乐器分类结果。

主权项：1.一种基于时间卷积网络的多乐器识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取音频数据集，并进行预处理；基于卷积神经网络和时间卷积网络，构建识别模型；将预处理后的音频数据集分别转换为Mel频谱图和Wave图，并分别输入识别模型的卷积神经网络CNN和时间卷积网络TCN中，训练识别模型；采集待识别的音频数据，并预处理后输入训练后的识别模型，输出音频数据识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 基于时间卷积网络的多乐器识别方法及系统

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