音乐体裁分类是一项有前途但又困难的任务。 在音乐信息检索领域。作为广泛使用的特征 在类型分类系统中，通常认为mfcc编码 音色信息，因为它代表短暂的音乐纹理。 本文研究了MFCC对音乐键的不变性。 以及节奏，并表明mfcs实际上编码了音色和 关键信息。我们还展示了音乐流派，应该是 独立于键，实际上受 涉及的工具。因此，基于MFCC的类型分类器 特征会受到流派的主调的影响，从而导致 用不太常用的键播放歌曲时性能不佳。我们提出一种方法 为了解决这个问题，包括增强分类器训练 以及用各种键和节奏变换预测歌曲。 由此产生的类型分类器对键是不变的，因此更具音色。- 定向，提高了实验中的分类精度。