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基于数据挖掘技术的音乐风格分类方法的研究的任务书
任务书
题目：基于数据挖掘技术的音乐风格分类方法的研究
一、研究背景和意义
随着音乐市场的发展，音乐类型越来越多，不同的音乐风格对应不同的听众群体。因此，正确地对音乐进行分类和标签，能够帮助听众快速找到感兴趣的歌曲，并根据自己的喜好自由选择。为此，研究如何使用数据挖掘技术，对音乐进行自动检索和分类，成为了当前亟待解决的问题。本研究旨在通过数据挖掘技术快速准确地对音乐进行分类，提高音乐管理的效率，提升用户体验。
二、研究内容和方案
1.音乐特征提取
使用Python等工具，基于音乐的基本信息和频谱分析数据，提取各项音乐特征，包括音高、节奏、旋律、和声等。
2.音乐标签制定
建立基于音乐特征的标签体系，将音乐按照不同的标签进行分类。标签可以包括风格、心情、节奏等分类。
3.算法选择与建模
通过分析提取的音乐特征和标签，选定适合的机器学习算法，进行模型建立。常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树（DecisionTree）等。
4.模型评估与调整
通过交叉验证等方法，对模型进行评估和调整，寻找到最优的参数组合，以获得最优的分类效果。
5.系统实现
基于所建立的音乐分类模型，设计并实现一个能够自动分类音乐的系统，包括数据采集、音乐特征提取、模型训练和用户交互等模块。
三、研究进度
第一、二周，对音乐分类的现状和研究进展进行调研和文献阅读。
第三、四周，进行音乐特征提取的相关实验研究。
第五、六周，根据音乐特征提取结果进行音乐标签制定的实验研究，并探索建立标签体系的方法。
第七至九周，根据标签体系，选定机器学习算法，并进行模型建立的实验研究。
第十至十二周，进行模型评估和调整的相关实验，寻找最优的参数组合。
第十三至十五周，设计实现一个能够自动分类音乐的系统，并进行系统测试和调整。
第十六周，撰写毕业论文，并进行答辩。
四、参考文献
1.WuST,YangLB,HuangSH.Aneffectiveapproachformusicgenreclassificationthroughfeatureselectionandfusion[J].AppliedAcoustics,2017,119:1-12.
2.WangXF,LeeML.MusicgenreclassificationbasedonaudiofeaturesusingSVM[J].InformationTechnologyJournal,2016,15(12):6122-6127.
3.GulatiS,IyerS.MusicGenreClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks[J].arXivpreprintarXiv:1708.07450,2017.
4.PhamT,NguyenY,PhamDH,etal.CarryingOutMusicGenreClassificationbymakinguseofDeepBeliefNetwork[J].JournalofScience&TechnologyDevelopment,2017,20((9)):20-26.