檢索結果(共1筆)
胡志堅;陳昱安;
頁: 209-237
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 音樂風格分類;卷積神經網路;音樂資訊檢索;文字探勘;主題模型;
Keywords: Music genre classification;Convolutional neural network (CNN);Music information retrieval (MIR);Text mining;Topic model;
摘要: 資通訊科技的蓬勃發展，驅使眾多音樂愛好者透過音樂串流服務平台聆聽和分享音樂創作。然而，隨著音樂作品數量的增加，有效管理這些作品並提升音樂檢索效能，成為音樂數位典藏的重要課題。目前的音樂素材檢索和歸類，缺乏同時考量音樂風格及其創作之文化背景。因此，本研...
引用 導入Endnote
頁: 209-237
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 音樂風格分類;卷積神經網路;音樂資訊檢索;文字探勘;主題模型;
Keywords: Music genre classification;Convolutional neural network (CNN);Music information retrieval (MIR);Text mining;Topic model;
摘要: 資通訊科技的蓬勃發展，驅使眾多音樂愛好者透過音樂串流服務平台聆聽和分享音樂創作。然而，隨著音樂作品數量的增加，有效管理這些作品並提升音樂檢索效能，成為音樂數位典藏的重要課題。目前的音樂素材檢索和歸類，缺乏同時考量音樂風格及其創作之文化背景。因此，本研...
引用 導入Endnote