音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征，特征的设计需要音乐领域的知识，不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路，本文对基于深度学习的音乐音频分类方法进行了研究。首先将音乐的音频信号转换成声谱作为统一表示，避免了手工选取特征存在的问题，然后基于一维卷积构建了一种音乐分类模型。
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在python中会出现[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1]，他们分别是什么意思呢，这里就来详尽的说一下：下面的a = [1,2,3,4,5][-1]：列表最后一项[:-1]：从第一项到最后一项原型是[n : m]，前闭后开，索引从零开始，第一个索引指定可以取到，即n可以取到，后一个索引不可取到，即m不可取到。[::-1]：代表从全列表倒序取原型是[n : m : k]，代表的是从那一段开始取，隔几个取一次。其中，n代表的是取值开始
