首先，您需要准确定义要解决的任务：您要对整个音乐/曲目进行分类，还是要对乐段进行分类？ / track ？这将影响您需要使用哪种架构来解决您的任务。我将简要介绍解决这些任务的方法。
- 对曲目进行分类：音乐的记录是时间序列，对于每个记录，您都需要有一个标签。使用LSTM（通常是RNN）的第一个直觉是一个好习惯。只需将转换为向量的记录用作LSTM网络的输入序列，然后为每个类给出概率。正如评论中已经指出的那样，在频率空间中工作可能是有益的。但是，仅使用整个轨道的傅立叶变换很可能会丢失重要的信息，因为时间频率信息会丢失。而不是使用短时傅立叶变换（STFT）或梅尔频率倒谱系数（MFCC，这里是一个Python库来计算它们：libROSA）。过于简化了，这些方法会将您的时间序列转换为某种“图像”，二维频率频谱，对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是必经之路。
- 对片段进行分类：如果您想对曲目中的片段进行分类，则需要为歌曲中的每个时间范围添加标签。假设您的歌曲长3分钟，采样频率为60 Hz，则歌曲的矢量表示将具有3 * 60 * 60 = 10800个时间范围，因此对于每个条目，您都需要提供一个类别标签（和弦或其他）。同样，您可以使用LSTM，将向量用作输入序列，并让您的网络生成与歌曲相同长度的输出序列，并将其与类标签进行比较。您还可以将前面提到的STFT或MFC系数用作输入，并利用频率信息，现在您将获得每个时间段的频谱作为输入。
我希望这些广泛的想法能使您更进一步地解决您的任务。有关实现的详细信息，我想向您介绍keras文档和Internet上无数的教程。
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