验证古琴流派识别模型（ResNet-50架构）对广陵派（17-18世纪）音频特征的提取精度（MFCCs参数匹配度≥93.5%，Mel频谱图分析） 🆔 ID: 258994 ✅ 可用
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计算深度学习模型（CNN-Transformer混合）对虞山派（明代）与诸城派（清代）的流派分类准确率（≥92.1%，交叉验证5折） 🆔 ID: 258995 ✅ 可用
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监测古琴音频数据集（包含3000+样本）中不同流派（如九嶷派、梅庵派）的频谱能量分布差异（Δ≥12.3dB，20-2000Hz频段） 🆔 ID: 258996 ✅ 可用
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分析基于深度学习的古琴流派识别中卷积层（Conv1D）对徽位按音（如七徽六分）的特征响应灵敏度（激活值≥0.87，ReLU激活函数） 🆔 ID: 258997 ✅ 可用
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验证模型（EfficientNet-B4）对川派（近代）古琴泛音（如十徽泛音）的识别召回率（≥91.4%，F1-score≥0.90） 🆔 ID: 258998 ✅ 可用
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统计古琴流派分类任务中数据增强（如时域拉伸±10%、频域加噪SNR≥20dB）对准确率的提升幅度（≥3.2%，对比基线模型） 🆔 ID: 258999 ✅ 可用
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计算深度神经网络（DNN）对古琴流派（如岭南派）滑音（如吟猱技法）的时频特征（STFT时域分辨率≤0.5ms，频域分辨率≤10Hz）提取精度 🆔 ID: 259000 ✅ 可用
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监测模型（BiLSTM-Attention）对不同流派吟猱技法（如慢吟、快猱）的时序特征分类准确率（≥90.7%，序列长度≥50帧） 🆔 ID: 259001 ✅ 可用
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验证基于深度学习的古琴音频预处理（如谐波增强、噪声抑制）对信噪比（SNR）的提升（≥18.5dB，原始SNR≤12dB） 🆔 ID: 259002 ✅ 可用
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分析古琴流派识别中特征工程（如Chroma特征、Spectral Contrast）对模型（VGGish）准确率的贡献度（≥11.3%，特征重要性排序） 🆔 ID: 259003 ✅ 可用
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计算模型（MobileNetV3）对明代古琴（如“天籁”琴）与清代古琴（如“九霄环佩”）的音色特征区分度（ΔMFCCs≥2.1，均值差异） 🆔 ID: 259004 ✅ 可用
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监测深度学习训练过程中验证集损失函数（Cross-Entropy）收敛精度（≤0.08，迭代次数≥150轮，Adam优化器） 🆔 ID: 259005 ✅ 可用
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验证古琴流派识别模型（ResNeXt-101）对不同地域流派（如闽派、吴派）的泛音列（如基频f0与二次谐波2f0能量比≥1.8）特征提取精度 🆔 ID: 259006 ✅ 可用
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统计基于深度学习的古琴音频分类（如七弦定弦检测）的误分类率（≤7.9%，混淆矩阵分析） 🆔 ID: 259007 ✅ 可用
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计算模型（DenseNet-121）对古琴流派（如浙派）按音（如九徽按音）与散音（空弦音）的频谱包络区分度（ΔRMS≥0.15，能量差异） 🆔 ID: 259008 ✅ 可用
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监测深度学习模型（Transformer-Encoder）对古琴流派（如淮阳派）走手音（如绰注技法）的时频动态特征（Δ频偏≥3.2Hz/ms）分类准确率 🆔 ID: 259009 ✅ 可用
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验证基于深度学习的古琴音频特征标准化（如Z-score归一化）对模型（Inception-v4）训练稳定性的影响（损失震荡幅度≤0.05，批次≥64） 🆔 ID: 259010 ✅ 可用
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分析古琴流派识别中数据集平衡性（如各流派样本数差异≤15%，总数≥3000）对准确率（≥91.8%）的贡献度 🆔 ID: 259011 ✅ 可用
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计算模型（ShuffleNetV2）对古琴流派（如蜀派）泛音（如十三徽泛音）的谐波结构（如三次谐波能量占比≥12.3%）识别精度 🆔 ID: 259012 ✅ 可用
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监测深度学习训练中学习率调度（如Cosine Annealing）对验证集准确率（≥92.0%）的优化幅度（较固定学习率提升≥1.5%） 🆔 ID: 259013 ✅ 可用
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验证古琴流派识别模型（Swin-Transformer）对不同年代古琴（如唐琴、宋琴）的音色衰减特征（如混响时间RT60差异≥0.3秒）提取精度 🆔 ID: 259014 ✅ 可用
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统计基于深度学习的古琴音频分类（如流派+技法复合任务）的多任务学习准确率（≥89.7%，联合损失函数优化） 🆔 ID: 259015 ✅ 可用
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计算模型（EfficientFormer）对古琴流派（如金陵派）按音（如七徽按音）的动态范围（≥42dB，峰值与本底噪声差）分类精度 🆔 ID: 259016 ✅ 可用
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监测深度学习模型（ConvNeXt-Tiny）对古琴流派（如北派）滑音（如上下滑音）的时域斜率（≥0.15dB/ms，线性拟合）特征响应 🆔 ID: 259017 ✅ 可用
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验证基于深度学习的古琴音频降噪（如谱减法+Wiener滤波）对信噪比（SNR）的改善（≥15.2dB，噪声环境SNR≤10dB） 🆔 ID: 259018 ✅ 可用
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分析古琴流派识别中特征选择（如PCA降维至50维）对模型（ResNet-18）训练速度（≤12分钟/epoch，GPU V100）的优化幅度 🆔 ID: 259019 ✅ 可用
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计算模型（RegNetY-8GF）对古琴流派（如广陵派）泛音（如五徽泛音）的频率精度（±0.8Hz，基频检测算法）识别准确率 🆔 ID: 259020 ✅ 可用
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监测深度学习训练中批量大小（Batch Size=32）对验证集损失（≤0.10）的收敛稳定性（梯度范数≤1.2，AdamW优化器） 🆔 ID: 259021 ✅ 可用
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验证古琴流派识别模型（ViT-B/16）对不同流派徽位按音（如四徽按音）的时频能量分布（Δ频谱对比度≥1.5dB/Hz）特征提取精度 🆔 ID: 259022 ✅ 可用
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统计基于深度学习的古琴音频分类（如单流派识别）的Top-1准确率（≥92.0%，Softmax分类输出） 🆔 ID: 259023 ✅ 可用
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