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文檔簡介
1、針對(duì)在音樂療法的選曲過程中尚無一個(gè)有效、統(tǒng)一的選曲方式，本文將深度學(xué)習(xí)理論與高斯混合模型相結(jié)合，提出一種基于高斯混合模型的音樂治療選曲方法。首先，在特征篩選方面，本文將音樂的短時(shí)時(shí)域特征進(jìn)行了比較，證明短時(shí)自相關(guān)特征不能作為代表音樂節(jié)奏的特征參數(shù)使用；其次，在音樂分類方面，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高斯混合模型和引入深度自動(dòng)編碼器的高斯混合模型三者的分類效果進(jìn)行了比較，證明了高斯混合模型在音樂分類上的優(yōu)勢(shì)，也證明了深度自動(dòng)編碼器對(duì)特征優(yōu)化的有效性
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