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Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Volume 9 (2024): Numero 1 (Gennaio 2024)
Accesso libero
A Study of Evolutionary Trends of Classical Music Works Based on Data Mining
Yeye Li
Yeye Li
College of Music, Sichuan University of Light Chemical Technology
Zigong, China
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Sciendo
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Li, Yeye
18 nov 2024
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Volume 9 (2024): Numero 1 (Gennaio 2024)
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Pubblicato online:
18 nov 2024
Ricevuto:
23 giu 2024
Accettato:
12 ott 2024
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns-2024-3318
Parole chiave
<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.
