cnn-lstm模型没有cnn模型对音乐流派分类的效果好是为什么

CNN-LSTM模型和CNN模型在音乐流派分类任务中的效果可能会受到多种因素的影响，如数据集的大小和质量、模型的参数设置等等。然而，一些研究表明，CNN模型在音乐分类任务中表现出色的原因可能是因为CNN模型能够有效地捕捉音频信号中的时间/频率特征，而且CNN可以学习到局部特征和全局特征，这使得CNN模型在音乐分类任务中表现出色。相比之下，LSTM模型在处理时序数据方面表现出色，但是它可能会在捕捉音频信号中的时间/频率特征方面受到限制。因此，CNN-LSTM模型可能会在音乐分类任务中表现不如CNN模型。