【摘 要】
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电子音乐辨识对电子音乐的融合和处理具有十分重要的意义,当前电子音乐辨识方法不能有效描述电子音乐包含的信息,使得电子音乐辨识错误率极高,实际应用价值较低,为了改善当前
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电子音乐辨识对电子音乐的融合和处理具有十分重要的意义,当前电子音乐辨识方法不能有效描述电子音乐包含的信息,使得电子音乐辨识错误率极高,实际应用价值较低,为了改善当前电子音乐辨识过程中存在的一些难题,以获得更优的电子音乐辨识结果为目标,提出了改进神经网络的电子音乐辨识方法。首先分析当前神经网络在电子音乐辨识建模过程中的缺陷,然后通过引入自适应遗传算法解决神经网络参数优化缺陷,最后将改进的神经网络应用于电子音乐辨识研究中,并与其它电子音乐辨识方法进行了对照测试,结果表明,相对于传统神经网络,改进神经网络的电子
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