音乐流派分类中音乐信息检索应用的相关系统性文献综述
Systematic Literature Review of The Use of Music Information Retrieval in Music Genre Classification
M. Aqila Budyputra, Achmad Reyfanza, Alexander Agung Santoso Gunawan, Muhammad Edo Syahputra
International Journal of Computer Science and Humanitarian AI · 2025-02-20
开放获取音乐与舞蹈被引 3影响因子 ≈0.5
摘要
本文以卷积神经网络与循环神经网络为代表的深度学习模型为核心研究对象，系统探讨了音乐信息检索技术在音乐流派分类中的应用前景。这类算法在捕捉复杂的音频特征方面显著优于传统方法，充分展现了其在提升音乐分类效率方面的潜力。准确的流派分类高度依赖于频谱、时间维度以及音色特征等关键要素，而这些要素正是区分不同音乐风格的核心依据。不过，这些模型的性能会受到训练数据集质量与多样性的极大影响，同时模型可解释性不足以及对大规模数据集的依赖等问题也亟待解决。本研究通过系统性文献综述的方法，分析了先进音乐信息检索技术在优化音乐分类系统方面的作用，尤其关注其在教育应用及个性化音乐推荐领域的应用价值。研究结果表明，深入分析作为音乐信息检索核心组成部分的频谱、时间与音色特征，能够有效提升音乐流派分类的准确度与可靠性。
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AI 综述
基于摘要生成- 主要观点
- 该研究聚焦于音乐信息检索（MIR）技术在音乐流派分类中的应用，核心论点在于深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）通过捕捉复杂的音频特征（频谱、时序、音色），显著优于传统方法，且这些特征在区分音乐风格中起决定性作用。
- 研究方法
- 采用系统性文献综述（SLR）方法，对相关文献进行检索与筛选，旨在探究先进MIR技术如何提升音乐分类系统，特别是针对教育应用和个性化音乐推荐场景。
- 学术贡献
- 在方法层面，通过SLR梳理了深度学习在MIR领域的应用现状；在理论层面，明确了频谱、时序和音色特征对提升分类准确性和可靠性的关键作用。
- 存在局限
- 研究未明确具体的文献检索数据库、检索关键词及筛选标准，也未提供具体的文献数量统计或引用分析；此外，对模型可解释性挑战的讨论缺乏具体的解决方案或案例。
- 进一步研究方向
- 应开展针对特定音乐流派（如古典、爵士、电子）的深度学习模型对比实验，以验证不同特征组合对分类精度的具体影响，并探索轻量化模型在资源受限环境下的应用。
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参考文献
相关论文
话题：Music and Audio Processing