基于VGGish网络对音乐情感的分析.【摘要】：在移动互联网的发展下催生了一批又一批以短视频为主要业务的互联网产品,如何做到产品的精准营销,针对不同的客户推荐合适视频,构建完整的用户画像已经成为时下比较热门的研究课题。.现有的短视频推荐都是...
VGGish项目简介.AudioSet由Google的声音理解团队于2017年3月发布，旨在为音频事件检测提供常见的大规模评估任务，并为全面的声音事件词汇提供起点。.AudioSet是一个由200万个人标记的10秒YouTube视频音轨组成的数据集，其标签来自600多个音频事件类的本体。.Vggish...
"""ConvertsaudiowaveformintoanarrayofexamplesforVGGish.Args:data:np.arrayofeitheronedimension(mono)ortwodimensions(multi-channel,withtheouterdimensionrepresentingchannels).Eachsampleisgenerallyexpectedtolieintherange[-1.0,+1.0],
其余论文的结构如下。多模态特征和各种分类器分别在第2节和第3节中说明。在第4节中，我们关注我们提出的BS-Fusion。数据集和实验结果分别在第5节和第6节中说明。第7节总结了整篇论文。图1：所提出的多模态情绪识别系统的概述。
豆丁网是面向全球的中文社会化阅读分享平台，拥有商业,教育,研究报告,行业资料,学术论文,认证考试,星座,心理学等数亿实用...
海洋声场环境的时变空变特性、水声目标发声机理的多源性以及其他噪声源的干扰,给水声目标的检测和识别带来很多困难.常规的目标识别手段主要是基于音频时频域特征分析,在复杂海洋环境下的难以获取有效的表征特征及鲁棒的识别效果.
硕士博士毕业论文—基于VGGish网络对音乐情感的分析摘要第1-5页Abstract第5-9页第一章绪论第9-14页1.1研究背景和意义第9-10页
您当前正在查看的论文是：论文编号：XW4321827点此查看论文目录论文题目：基于VGGish网络对音乐情感的分析论文分类：工业技术论文→自动化技术、计算机技术论文→计算技术、计算机技术论文→计算机的应用论文→信息处理（信息）论文→文字信息处理论文
本文介绍了一种使用TensorFlow将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现web接口并集成IoT。最后我们需要一个能够把数据输入到神经网络的接口，以得到分类结果。
应该就是ICLR2015的paper吧。要么按照作者给出的bibtex：来源：robots.ox.ac.uk/~vgg/...
2.4VGGish模型第23-25页第三章数据处理第25-35页3.1数据标注第25-26页3.2特征提取第26-29页3.2.1音频数据特征的提取第26-27页3.2.2VGGish模型第27-29页...
基于VGGish网络对音乐情感的分析在移动互联网的发展下催生了一批又一批以短视频为主要业务的互联网产品,如何做到产品的精准营销,针对不同的客户推荐合适视频,构建完整的...
首先将歌曲分段,每30s为一段,将格式为wav的音频转换为梅尔频率倒谱频率即MFCC,将每段音频进行每0.96s为一帧,最后一帧的格式为96*64,其次将这样格式的一帧输入VGGish网络提取...
内容提示:万方数据分类号:学校代码:10069密级:研究生学号:120179006基于VGGish网络对音乐情感的分析AnalysisofMusicalEmotionBasedonVGGishNetwor...
首先将歌曲分段,每30s为一段,将格式为wav的音频转换为梅尔频率倒谱频率即MFCC,将每段音频进行每0.96s为一帧,最后一帧的格式为96*64,其次将这样格式的一帧输入VGGish网络提取...
万方数据知识服务平台--国家科技支撑计划资助项目(编号:2006BAH03B01)万方数据学术资源发现服务系统[简称:万方智搜]V1.0证书号:软著登字第2255655号京ICP证:010071京公网...
VGG模型结构虽然简单,但臃肿复杂,参数过多(超过一亿个),速度慢,第一个全连接层占据了大量参数。论文:VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleVisualRecognition目录:算法精讲、论文...
在本节中,将讨论多种音频功能。除了手工功能集外,还评估了自动语音识别(ASR)声学模型,SoundNet和VGGish的瓶颈特征。2.1.1基于OpenSMILE的音频功能。OpenSMILE工具包用于提...
为了解决这些问题, 本文提出了基于迁移学习的水声目标识别, 分别利用预训练网络VGG和VGGish提取深层声学特征及模型微调, 实现水声目标的分类识别. 实验表明, 本文...