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

18 nov. 2024

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Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

Édition 9 (2024): Edition 1 (Janvier 2024)

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Publié en ligne: 18 nov. 2024

Reçu: 23 juin 2024

Accepté: 12 oct. 2024

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

Mots clés
<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.

Langue:: Anglais

Périodicité:: 1 fois par an
Sujets de la revue:: Sciences de la vie, Sciences de la vie, autres, Mathématiques, Mathématiques appliquées, Mathématiques générales, Physique, Physique, autres

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