AI音乐生成 | 音乐流派分类的原理和python实现

你好，今天分享使用AI技术对音乐流派分类。

一、音乐流派分类的意义

音乐流派分类有重要意义，比如为流媒体平台提供算法基础，提升用户发现效率；帮助音乐库自动化标签管理，降低人工分类成本；辅助识别具有地理特征的民族音乐元素；为AI生成音乐提供风格约束条件，根据流派特征自动推荐音色/效果器组合等。

二、实验数据集

音乐流派分类数据集GTZAN Dataset，GTZAN是音乐流派分类任务的著名数据集。该数据集由10种类型组成，每种类型包含100个30秒的音轨文件。这10种音乐分别是流行、金属、迪斯科、布鲁斯、雷鬼、古典、摇滚、嘻哈、乡村和爵士。所有音轨文件均是22050Hz、单声道、16位的wav格式音频文件。使用80%的音频文件训练，剩下10%音频文件用于测试和验证。

图、数据集目录结构，一共10种类型，每种类型包含100个wav文件

数据下载地址：