典型文献
基于VGGish网络的音频信息情感智能识别算法
文献摘要：
针对目前对于音频信息情感的研究较少以及对音频情感进行智能分析识别缺乏成熟技术的问题,文中提出了一种基于VGGish网络的音频信息情感智能识别算法.该算法通过VGGish网络提取音频信息的特征,利用降维可视化的方法不断调整不同情感音乐数据集分布,通过SVM和LSTM模型实现了音乐情感分类.算法测试结果表明,两种分类模型均能够对音频信息情感进行准确有效地分类,尤其是LSTM模型对于音频信息情感分类的平均准确率可达90.12％.
文献关键词：
VGGish网络;卷积核;数据标注;数据转换;可视化;音频信息
中图分类号：
作者姓名：
张志超;李晓燕
作者机构：
延安大学鲁迅艺术学院,陕西延安716000;延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安716000
文献出处：
引用格式：
[1]张志超;李晓燕-.基于VGGish网络的音频信息情感智能识别算法)[J].电子设计工程,2022(04):26-30
A类：
VGGish
B类：
音频信息,情感智能,智能识别,识别算法,对音,智能分析,分析识别,成熟技术,模型实现,音乐情感分类,算法测试,分类模型,确有,平均准确率,卷积核,数据标注,数据转换
AB值：
0.271459
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
