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论文《基于集成学习的音乐识别方法研究》发表于第四届中国Agent理论与应用学术会议。该研究提出一种结合多种机器学习模型的集成学习方法，用于提高音乐识别的准确率和鲁棒性。通过融合不同特征提取器和分类器的决策结果，有效提升了音乐分类与匹配的性能。实验表明，该方法在多个数据集上均取得优于传统方法的识别效果，为智能音乐推荐与版权保护提供了新的技术思路。 文档为pdf格式，0.46MB，总共7页。
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- 基于集成学习的音乐识别方法研究 - 第四届中国Agent理论与应用学术会议.pdf
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