《表3 不同音频特征的分类准确率比较》

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《基于CNN-LSTM的歌曲音频情感分类》

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本组实验验证不同音频特征对各分类性能的影响，将13维的MFCC特征参数与过零率、频谱质心等其他6种特征参数进行特征拼接，得到19维融合特征。实验中用SVM作为分类器，分别使用单独的MFCC特征和融合特征作为分类器的输入，并通过主成分分析（PCA）进行特征降维[16]，采取5折交叉验证进行参数寻优，分类准确率如表3所示。