Music Genre Classification: Training an AI model

音乐类型分类是利用机器学习模型和技术处理音频信号的领域，其应用范围从内容推荐系统到音乐推荐系统。在这项研究中，我探索了各种机器学习算法，以从音频信号中提取的特征为目的进行音乐类型分类。这些系统包括自己编写的多层感知器、k-最近邻算法、卷积神经网络和随机森林模型。为了处理音频信号，进行了特征提取方法，如短时傅里叶变换和梅尔倒谱系数（MFCC）的提取。通过这个广泛的研究，我旨在评估机器学习模型在类型分类方面的鲁棒性，并比较它们的结果。

本论文旨在探讨使用机器学习算法进行音乐类型分类的可行性，并比较不同算法的结果表现。

论文使用从音频信号中提取的特征，如短时傅里叶变换和梅尔倒谱系数，来进行音乐类型分类。所使用的算法包括自己编写的多层感知器和k最近邻算法，以及卷积神经网络和随机森林模型。论文的关键思路是比较不同算法的表现，以评估机器学习模型在音乐类型分类中的鲁棒性。

论文设计了多个实验来比较不同算法的表现，并使用了多个数据集进行测试。研究结果表明，卷积神经网络和随机森林模型的表现优于自己编写的多层感知器和k最近邻算法。论文提供了开源代码和数据集，以供其他研究人员使用。值得进一步研究的工作包括使用更多的特征提取方法和算法，以及将该方法扩展到其他领域。

最近的相关研究包括使用深度学习算法进行音乐类型分类的研究，如《A Survey on Deep Learning Techniques for Music Information Retrieval》和《Deep Learning for Music Genre Classification: A Comparison of Two Approaches》。还有一些研究探讨了使用其他特征提取方法和算法进行音乐类型分类，如《Music Genre Classification Using Wavelet Transform and Machine Learning Techniques》和《Music Genre Classification with Convolutional Neural Networks》。