通过卷积神经网络利用Spotify特征和音频波形的谱图预测音乐曲目的受欢迎程度

本研究解决了音乐曲目受欢迎程度预测的挑战，通过使用卷积神经网络和Spotify数据分析的方法，捕捉影响曲目流行性的复杂模式和关系。研究结果展示了我们的模型在不同音乐风格和时期中的适应性，取得了97%的F1分数，为音乐行业提供了先进的预测工具和重要见解。

本研究通过卷积神经网络分析Spotify数据，成功预测音乐曲目的受欢迎程度，F1分数达到97%，为音乐行业提供了重要的预测工具和见解。

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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。
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