使用物联网技术和深度神经网络的音乐可视化模型的影响
1School of Art, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, 233000, Anhui, China. 120081824@aufe.edu.cn.
Scientific reports
|November 12, 2025
概括
本研究介绍了用于音乐可视化的卷积神经网络 (CNN) 模型,通过物联网 (IoT) 集成来增强情绪识别. 美国有线电视新闻网 (CNN) 模型在音乐情感分析方面表现出卓越的准确性和概括性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 音乐的魅力吸引了听觉和视觉感知,需要对其分析进行研究.
- 物联网 (IoT) 和人机交互 (HCI) 为音乐研究提供了新的途径.
研究的目的:
- 探索一种创新的音乐可视化模型,集成深度神经网络.
- 设计一个高效的音乐可视化分析模型,使用卷积神经网络 (CNN) 和物联网技术来识别音乐情感.
主要方法:
- 开发了一个音乐可视化模型,结合CNN和物联网技术.
- 在NetEase云音乐数据集上的实验测试.
- 使用准确性,二进制分类,SSIM和PSNR等指标评估模型性能.
主要成果:
- 基于CNN的模型在准确性,分类,复杂性和概括性方面表现出优势.
- 实现了高性能,SSIM得分为0.712和PSNR得分为16.893.
- 在视觉真实性和结构相似性方面表现优于其他算法.
结论:
- 基于CNN的音乐可视化分析模型对音乐情感数据具有显著的实际价值.
- 该模型显示了强大的概括能力和在学术和工业领域的应用潜力.
- 进一步的研究应纳入多样化的数据集,以提高概括性.