给出了一个拥有两个类别、总样本数为800左右的音频数据集，请使用深度学习方法对曲调是大和弦还是小和弦进行分类

你可以使用深度学习中的音频分类模型，例如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)。在训练模型之前，需要对音频数据进行预处理，例如采样率调整和频谱图计算。

之后，将处理后的数据作为输入，将音频的类别（大和弦或小和弦）作为输出，使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）训练模型。在训练过程中，模型会根据样本数据学习分类规则。

训练后，可以使用验证集验证模型的准确性，并进一步对模型进行调整，使其在新的音频数据上的表现更加准确。

最后，使用该模型对新的音频数据进行分类，即可得出该音频的类别（大和弦或小和弦）。