摘要：为提高音乐风格识别的准确率,提出了一种基于样本熵和SVM的音乐风格识别模型。通过EMD分解提取不同音乐风格信号的样本熵,将样本熵作为SVM的输入,音乐风格类型作为SVM的输出,建立SVM的音乐风格识别模型。研究结果表明,与RBFNN、BPNN和KNN相比,SVM音乐风格识别准确率高达98.43%,从而说明SVM可以有效提高音乐风格识别的准确率。

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