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music genre classification Using DenseNet and Data Augmentation

Computer Systems Science & Engineering 2023年第10期47卷 657-674页

作者： Dao Thi Le Thuy Trinh Van Loan Chu Ba Thanh Nguyen Hieu Cuong Faculty of Information Technology University of Transport and CommunicationsHanoi100000Vietnam School of Information and Communication Technology Hanoi University of Science and TechnologyHanoi100000Vietnam Faculty of Information Technology University of Technology and Education Hung Yen160000Vietnam

It can be said that the automatic classification of musical genres plays a very important role in the current digital technology world in which the creation,distribution,and enjoyment of musical works have undergone huge *** the number ofmusic products increases daily and themusic genres are extremely rich,storing,classifying,and searching these works manually becomes difficult,if not *** classification ofmusical genres will contribute to making this *** research presented in this paper proposes an appropriate deep learning model along with an effective data augmentation method to achieve high classification accuracy for music genre classification using Small Free music Archive(FMA)data *** Small FMA,it is more efficient to augment the data by generating an echo rather than pitch *** research results show that the DenseNet121 model and data augmentation methods,such as noise addition and echo generation,have a classification accuracy of 98.97%for the Small FMA data set,while this data set lowered the sampling frequency to 16000 *** classification accuracy of this study outperforms that of the majority of the previous results on the same Small FMA data set.

关键词： music genre classification Small FMA DenseNet CNN GRU data augmentation

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