1. 本选题研究的目的及意义
音乐作为一种重要的艺术形式和文化载体，在人类生活中扮演着不可或缺的角色。
音乐流派是音乐多样性的体现，不同的音乐流派承载着不同的文化内涵、情感表达和时代特征。
音乐流派分类是音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)领域中的一个重要研究方向，其目的是根据音乐作品的音频特征将其自动归类到相应的流派类别中。
2. 本选题国内外研究状况综述
音乐流派分类作为MIR的重要研究方向，多年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
本节将分别从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.音乐特征提取:研究和分析适用于音乐流派分类的音频特征，包括时域特征、频域特征、时频域特征等，并探讨不同特征提取方法对分类性能的影响。
2.神经网络模型构建:研究和比较不同类型的神经网络模型在音乐流派分类任务上的性能表现，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究音乐流派分类领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果、技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理:收集和整理用于模型训练和测试的音乐数据集，并对数据进行预处理，包括音频格式转换、音频分割、噪声去除等操作，以保证数据的质量和一致性。
3.特征提取:研究和应用不同的音频特征提取方法，提取能够有效表征不同音乐流派特征的声学特征，例如MFCCs、Chroma、Zero-crossingrate等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.深度特征融合:本研究将探索深度学习模型在音乐特征提取方面的优势，结合多种深度特征提取方法，例如CNN和RNN，进行深度特征融合，以提高音乐流派分类的准确率。
2.注意力机制:引入注意力机制，例如自注意力机制或多头注意力机制，到神经网络模型中，使模型能够更加关注音乐音频中的关键信息，从而提高模型的分类性能。
3.迁移学习:针对音乐数据标注成本高的问题，本研究将探索迁移学习在音乐流派分类中的应用，利用预训练的深度学习模型，例如在ImageNet数据集上预训练的CNN模型，迁移到音乐流派分类任务中，以提高模型的泛化能力和训练效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 马千里,郭武. 基于卷积神经网络和迁移学习的音乐流派分类[J]. 计算机应用,2021,41(01):194-200.
[2] 孙媛媛,李军,李博. 基于卷积神经网络的音乐流派分类研究[J]. 计算机技术与发展,2021,31(01):96-100.
[3] 王晓填,徐雷,周欣,等. 基于多特征融合与注意力机制的音乐流派识别[J]. 计算机工程,2022,48(01):156-164.
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