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龙图腾网获悉广州蓝深科技有限公司申请的专利一种基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115631739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211246585.6，技术领域涉及：G10H1/38；该发明授权一种基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法是由陈运达;黄洪运;盛勇;吴昊;崔晓华;张腾蔚设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法包括以下步骤：步骤S1，收集多首歌曲的歌曲数据和与歌曲对应的标签数据，对歌曲数据进行CENS色度特征提取得到特征数据，将标签数据简化转换为与特征数据对应的和弦标签，将特征数据和和弦标签集合为数据集D，并将数据集D划分为训练集S和测试集T；步骤S2，对训练集S进行LightGBM模型训练，得到模型参数；步骤S3，在LightGBM模型中输入模型参数和测试集T，进行和弦识别，得到和弦识别数据；步骤S4，对和弦识别数据进行误差评估，得到预测结果。

本发明授权一种基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LightGBM算法的音乐和弦识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，收集多首歌曲的歌曲数据和与所述歌曲对应的标签数据，对所述歌曲数据进行CENS色度特征提取得到特征数据，将所述标签数据简化转换为与所述特征数据对应的和弦标签，将所述特征数据和所述和弦标签集合为数据集D，并将所述数据集D划分为训练集S和测试集T； 步骤S2，对所述训练集S进行LightGBM模型训练，得到模型参数； 步骤S3，在LightGBM模型中输入所述模型参数和所述测试集T，进行和弦识别，得到和弦识别数据； 步骤S4，对所述和弦识别数据进行误差评估，得到预测结果； 所述步骤S1还包括以下步骤： 步骤S12，利用常量Q变换计算所述歌曲的色度向量； 步骤S13，对所述色度向量做L1归一化； 步骤S14，对归一化后的所述色度向量做阈值量化得到色度特征； 步骤S15，对所述色度特征做时间平滑； 步骤S16，对时间平滑后的所述色度特征做L2归一化，得到所述歌曲的CENS特征； 步骤S17，将每一首所述歌曲对应的所述标签数据简化转换为大三和弦、小三和弦和未知和弦三种和弦标签中的一种。

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