基于歌词的音乐类型分类：训练分类器预测歌曲类型

简介：
本研究旨在开发一种基于歌词内容自动识别和分类音乐类型的算法模型。通过深度学习技术训练分类器，以准确预测歌曲所属的音乐风格。 该项目旨在建立一个可以根据歌词来识别歌曲类型的系统。我们确定了用于建立特定音乐风格的一组功能，并策划了一组带有标签的歌曲样本——包括摇滚、嘻哈、爵士、乡村和流行等类型。接着，设计了三种模型：多层感知器（MLP）用于处理多个类别的分类问题；随机森林应用于二进制分类任务；以及使用词嵌入技术的卷积神经网络（CNN）。我们还提供了一个用户界面，允许用户输入特定歌曲的歌词，并根据内容预测其类型。 在自然语言处理领域中，仅凭歌词来对音乐流派进行准确分类被认为是一项挑战。因为音频特征同样提供了重要信息以帮助将一首歌归类到相应的风格类别里。先前的研究者尝试过多种方法解决这一问题，但未能找到特别有效的解决方案。支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和朴素贝叶斯等技术曾被用于歌词分类研究中，然而当面对超过10种流派的复杂情况时，这些方法的效果并不理想，因为它们难以维持不同音乐风格之间的清晰界限。因此，我们尝试通过新的模型设计来改善这一现状。