genre-classification:使用CNN进行音乐流派分类

音乐流派分类 使用1D和2D卷积神经网络比较使用频谱图输入和原始音频输入的音乐流派分类。 在此实验中，仅使用每个音频的前20秒。 每个音频样本被分为2秒音频的10个部分。 先决条件 - Python 2 - Numpy - Matplotlib - Scikit-learn - Scikit-plot - Keras - Tensorflow - Kapre - Librosa - ffmpeg 数据集 乔治·扎纳塔基斯（George Tzanetakis）设定的音乐流派数据。 数据集包含1000个音轨，每个音轨长30秒。 它包含10个流派，每个流派由100首曲目代表。 结果（10个纪元） 混淆矩阵 ROC曲线 测试精度 带一维CNN的原始音频输入 0.31 一维CNN的频谱图输入 0.7372 二维CNN的频谱图输入 0.686 参考： Dieleman，Sander和B