Ce code fournit des réseaux de neurones pour classer le genre musical.
Pour utiliser le code, exécuter le code:
python main.pynumpy
Nous choississons d’utiliser l’ensemble de données GTZAN et sélectionné cinq de ses formes musicales：blues, classical, jazz, pop et metal.
En utilisant audioreader.py, nous avons extrait les fonctionnalités audio et les avons écrites dans le fichier CSV audio_features.csv, puis nous les avons divisées en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon le principe 80/20, et nous les avons écrites dans des fichiers CSV respectivement test_audio_features.csv et train_audio_features.csv.
Nous n’avons utilisé numpy que pour construire la couche convolutive, la couche entièrement connectée, la fonction d’activation, la couche de pooling, etc., et avons implémenté la propagation avant et réciproque dans chaque couche. Et vous pouvez les voir dans le classeur models.
Nous avons combiné ces couches dans notre modèle de réseau de neurones et comparé les résultats. Vous pouvez voir le fichier model.py dans models.
Afin d’obtenir les meilleurs résultats du modèle, nous avons utilisé une méthode de recherche aléatoire pour déterminer le taux d’apprentissage et la taille du minibatch. Vous pouvez exécuter le code:
python hyperparameter_search.pyNous avons comparé des méthodes d’apprentissage automatique telles que KNN, Kmeans, forêt aléatoire, Support Vector Machine (SVM), etc., et avons conclu que le modèle de réseau neuronal fonctionne mieux. Vous pouvez exécuter le code:
python KNN.py
python Kmeans.py
python randomforest.py
python SVC.py