Acceso abierto

A Study of Evolutionary Trends of Classical Music Works Based on Data Mining

18 nov 2024

A Study of Evolutionary Trends of Classical Music Works Based on Data Mining's Cover Image

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

Volumen 9 (2024): Edición 1 (Enero 2024)

Acerca de este artículo

Artículo anterior

Artículo siguiente

Cite

Compartir

Descargar portada

Publicado en línea: 18 nov 2024

Recibido: 23 jun 2024

Aceptado: 12 oct 2024

DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2024-3318

Palabras clave
<kwd>PCP features</kwd>, <kwd>MFCC algorithm</kwd>, <kwd>Bidirectional LSTM</kwd>, <kwd>Self-attention mechanism</kwd>, <kwd>Classical music works</kwd>

© 2024 Yeye Li., published by Sciendo

This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Idioma:: Inglés

Calendario de la edición:: 1 veces al año
Temas de la revista:: Ciencias de la vida, Ciencias de la vida, otros, Matemáticas, Matemáticas aplicadas, Matemáticas generales, Física, Física, otros

RSS Feed de revista