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龙图腾网获悉厦门城市职业学院(厦门开放大学)申请的专利基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510295073.6，技术领域涉及：G10H1/00；该发明授权基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法及装置是由何璇;叶丽心;尤佳设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法及装置，涉及音乐分类领域，包括：构建音乐流派分类模型并训练，得到经训练的音乐流派分类模型；获取待分类的音频数据，将待分类的音频数据输入到经训练的音乐流派分类模型中，待分类的音频数据经过特征提取层，提取得到对应的特征序列；将特征序列输入到混合注意力机制层中，得到混合特征；将混合特征输入到深度建模层中，先经过若干个Transformer编码层进行上下文依赖建模，再将最后一个Transformer编码层的输出特征输入到全局平均池化层，得到建模向量；将建模向量输入到分类层中，得到待分类的音频数据所对应的音频流派预测标签。本发明解决现有的音乐流派分类的精度低、适用性弱等问题。

本发明授权基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督与混合注意力机制的音乐流派分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建音乐流派分类模型并训练，得到经训练的音乐流派分类模型，所述经训练的音乐流派分类模型包括依次连接的特征提取层、混合注意力机制层、深度建模层和分类层，所述特征提取层采用经过自监督预训练的wav2vec2.0模型，所述深度建模层包括依次堆叠的若干个Transformer编码层和一个全局平均池化层； 获取待分类的音频数据，将所述待分类的音频数据输入到所述经训练的音乐流派分类模型中，所述待分类的音频数据经过所述特征提取层，提取得到对应的特征序列；将所述特征序列输入到混合注意力机制层中，得到混合特征，所述混合注意力机制层包括多头自注意力层、第一层归一化层、通道注意力层和第二层归一化层，所述特征序列输入到混合注意力机制层中，先经过所述多头自注意力层，得到所述多头自注意力层的输出特征，所述特征序列与所述多头自注意力层的输出特征相加，得到第一相加结果，再将所述第一相加结果输入到所述第一层归一化层中，得到中间特征，所述中间特征经过所述通道注意力层，得到所述通道注意力层的输出特征，将所述中间特征和所述通道注意力层的输出特征进行加权融合，得到第一融合特征，将所述特征序列和所述第一融合特征相加，得到第二相加结果，再将所述第二相加结果输入到所述第二层归一化层中，得到所述混合特征；将所述混合特征输入到所述深度建模层中，先经过若干个Transformer编码层进行上下文依赖建模，再将最后一个Transformer编码层的输出特征输入到所述全局平均池化层，得到建模向量；将所述建模向量输入到所述分类层中，得到所述待分类的音频数据所对应的音频流派预测标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门城市职业学院(厦门开放大学)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区前埔南路1263号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。