一种基于知识图谱与反事实注意力机制的音乐流派分类方法

本发明公开了一种基于知识图谱与反事实注意力机制的音乐流派分类方法，该方法首先获取音乐数据与元数据，构建音乐流派分析数据集。其次基于元数据，进行音乐知识图谱构建与嵌入表示学习，得到学习嵌入表示。然后基于音乐数据，进行可学习反事实注意力的音频特征提取，得到音频特征嵌入。最后基于学习嵌入表示与音频特征嵌入，构建知识引导的特征融合与音乐流派分类模型，得到音乐流派分类结果，并进行测试评估。本发明用于提升对音乐音频内容的深层理解和分类准确性，能够更准确更全面地理解音乐作品的上下文背景和内在联系；同时，提升了在复杂声学环境下的分类鲁棒性和精准度。