深度学习音乐分类：CNN在GTZAN数据库中的应用

"本文主要探讨了使用Spring框架中的缓存注解@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict在训练层面的测试与分析。同时，文章也涉及到了深度学习在声音识别领域的应用，特别是基于Caffe框架的卷积神经网络（CNN）模型在音乐分类中的实践。" 在Spring框架中，缓存注解是提高应用程序性能和效率的重要工具。@Cacheable注解用于标注那些可以被缓存的方法，当方法被调用时，如果缓存中存在对应的结果，就会直接返回，避免了重复计算。@CachePut注解则是在方法执行后，无论结果是否已存在缓存，都会将新结果放入指定的缓存中，这样可以确保每次方法执行后缓存中的数据是最新的。最后，@CacheEvict注解用于清除缓存，当某些条件满足时，它可以清除指定的缓存项或者整个缓存，确保后续访问获取到的数据是最新的。 在深度学习领域，特别是在声音识别的应用中，卷积神经网络（CNN）展现出了强大的能力。CNN模型由于其层次结构和特征提取能力，尤其适合处理像音乐声谱图这样的二维图像数据。在本文中，作者提到了LeNet-5和ImageNet两种不同的卷积神经网络结构，前者适用于小规模数据，后者则适用于大规模数据。实验使用了GTZAN音乐数据库，通过对音乐进行声谱图转换，利用CNN进行分类。经过一系列实验，系统在GTZAN数据库上达到了90±1%的音乐分类识别率，这证明了CNN在音乐自动分类上的高效性和准确性。 实验部分，作者首先介绍了音乐转化为声谱图的过程，声谱图能够有效地捕获音频的时间-频率特性，为CNN提供有效的输入。接着，通过在Jamendo网站上收集的10类音乐构建分类数据库，增强了实验的多样性和实用性。在GTZAN数据库上的实验包括声谱图实验和微调实验，这些实验帮助优化了系统参数，确保了分类系统的有效性。 关键词：Spring缓存注解，深度学习，声音识别，卷积神经网络，声谱图，音乐分类，GTZAN数据库，Caffe框架。