音乐体裁分类是一项有前途但又困难的任务。
在音乐信息检索领域。作为广泛使用的特征
在类型分类系统中，通常认为mfcc编码
音色信息，因为它代表短暂的音乐纹理。
本文研究了MFCC对音乐键的不变性。
以及节奏，并表明mfcs实际上编码了音色和
关键信息。我们还展示了音乐流派，应该是
独立于键，实际上受
涉及的工具。因此，基于MFCC的类型分类器
特征会受到流派的主调的影响，从而导致
用不太常用的键播放歌曲时性能不佳。我们提出一种方法
为了解决这个问题，包括增强分类器训练
以及用各种键和节奏变换预测歌曲。
由此产生的类型分类器对键是不变的，因此更具音色。-
定向，提高了实验中的分类精度。
