音乐流派复杂多样，要准确地描述一段具体的音乐，涉及的内容非常广泛，至少包括节奏、旋律、和声、音色等等。

研究找到一组不随时间、演奏家、版本、播放设备等因素影响的不变量，作为某个乐曲的特征参数，例如音量、音调、音色、速度、强度变化等。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1）实行方案：首先学习音乐相关理论，同时了解matlab软件的使用，阅读神经网络和音乐流派相关文献；然后搜集所需数据，利用所学理论和软件进行分析，建立模型及模型的优化，最后根据模型得出音乐分类结果。

2）进度：2月中旬-3月中旬：了解课题研究内容，查阅相关资料，学习重要知识，确定基本研究方案并撰写任务书和开题报告；3月中旬-4月下旬：采集相关数据，整合资料，分析计算模型，并准备中期报告；5月初：整理相关结果，撰写毕业论文；5月中旬完善论文并准备论文答辩。

3）预期效果：获得mfcc处理数据，选取最优特征建立神经网络模型，最终实现音乐分类。

4. 参考文献