Otwarty dostęp

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

18 lis 2024

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

Applied Mathematics and Nonlinear Sciences

Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (Styczeń 2024)

O artykule

Poprzedni artykuł

Następny artykuł

Zacytuj

Udostępnij

Pobierz okładkę

Data publikacji: 18 lis 2024

Otrzymano: 23 cze 2024

Przyjęty: 12 paź 2024

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

Słowa kluczowe
<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.

Język:: Angielski

Częstotliwość wydawania:: 1 razy w roku
Dziedziny czasopisma:: Nauki biologiczne, Nauki biologiczne, inne, Matematyka, Matematyka stosowana, Matematyka ogólna, Fizyka, Fizyka, inne

Kanał RSS czasopisma