Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类_音乐风格分类与深度学习

0. 前言

音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征，特征的设计需要音乐领域的知识，不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路，本文对基于深度学习的音乐音频分类方法进行了研究。首先将音乐的音频信号转换成声谱作为统一表示，避免了手工选取特征存在的问题，然后基于一维卷积构建了一种音乐分类模型。

1. 数据集与模型分析

在本节中，我们将研究对音乐音频进行分类，当我们能够使用深度学习模型对歌曲类型自动分类时，可以极大程度的减少人工成本。

1.1 数据集分析

在我们使用数据集中包含 10 种可能的流派类型，包括 blues、classical、country、disco、hiphop、jazz、metal、pop、reggae 和 rock。并且每类音乐包含 100 首歌曲，因此数据集中共有 1000 首歌曲，歌曲的文件夹名即为歌曲的类型：

相关数据集可以在以下链接中下载：