TY -的A2 -叮,白元盟——王,Yu PY - 2021 DA - 2021/12/16 TI -作曲和情感识别使用大数据技术和神经网络算法SP - 5398922六世- 2021 AB -实现成熟的作曲模式对于中国用户来说,本文分析了音乐作曲及作曲情感识别内容通过大数据技术和神经网络(NN)算法。首先,通过简要分析当前的作曲风格,一种新的音乐组成神经网络(MCNN)结构,提出了调整的概率分布的短期记忆(LSTM)一代网络通过构建一个合理的报酬函数。同时,音乐理论的规则是用来限制一代的音乐风格,实现智能代特定风格的音乐。之后,生成的作曲时频域信号分析,频域、时域非线性,。最后,音乐的情感特征识别和提取成分内容实现。实验表明:当函数的迭代次数增加,重量参数的调整和学习能力的数量将增加,因此模型的准确性可以大大提高作曲。与此同时,当迭代次数增加,损失函数将慢慢减少。此外,通过该模型生成的作曲包括以下四个方面:悲伤、快乐,孤独,和放松。研究结果可以促进传统音乐作曲智能化和影响组合模式。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5398922 - 10.1155 / 2021/5398922摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER