基于DBN的多特征融合音乐情感分类方法

本文在音乐情感分类中的两个重要的环节:特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体操作方式是用音色特征与韵律特征相结合作为音乐情感的符号表达;在分类器选择中,本文采用了在音频检索领域表现较好的深度置信网络进行音乐情感训练和分类.实验结果表明,该算法对音乐情感分类的表现较好,高于单一特征的分类方法和SVM分类的方法.

基于κ平面分段回归的音乐情感分类

为了提高基于回归的音乐情感分类准确率,文中运用了κ平面分段回归的方法,在音乐特征与音乐情感组成的高维空间内,通过多次迭代寻找超平面的方法直接求解非线性回归问题,进而预测二维情感变量值Valence与Arousal,并通过该二维情感变量值进行音乐情感分类。为了验证分类系统的性能,实验中按MIREX分类标准建立有5类音乐情感的音乐库,对其300首音乐样本进行分类,与传统的多元线性回归和支持向量回归相比分类准确率有了一定提高。表明κ平面分段回归的方法可以有效运用于音乐情感分类。

基于音乐内容和歌词的音乐情感分类研究

针对音乐情感分类问题,为了弥补仅仅利用音乐内容进行音乐情感分类的单一模态分类方法的不足,文中提出了结合音乐内容和歌词的多模态音乐情感分类的方法。主要探讨了如何利用歌词对音乐进行情感分类以及结合歌词和音乐内容以达到提高分类准确率的效果。对歌词进行特征选择时,分别利用CHI特征选择算法和潜在语义分析(LSA)对歌词进行降维处理,有效去除了噪声,提高了分类效率。针对多模态融合问题,在传统的LFSM融合方法的基础上,提出了改进的LFSM融合方法,并通过实验验证了该方法的可行性;同时将该方法与其他传统的融合方法的分类效果进行了比较。结果表明,改进的LFSM融合方法的分类准确率最高,达到了79.51%,验证了该方法的有效性。

基于音频与歌词双重模态的音乐情感分类方法设计

在音乐规模逐渐扩大的趋势下,迎来了数字化音乐时代,而此时科学经营管理音乐开始备受关注。于音乐而言,情感是最为本质的特征,也是最为深层的内心感受,基于计算机自动化识别音乐情感,在推动人工智能领域发展中发挥着关键性作用。因此,本文设计了基于音频与歌词的双重模态音乐情感分类方法。首先设计音乐情感分类流程,其次详细设计具体模块,最后进行实验分析。结果表明,音频与歌词结合的双重模态音乐情感分类方法准确率较高,可靠性与稳定性良好,与传统多模态融合相比,效果提升了7.1%。

基于支持向量机(SVM)的音乐情感分类

如今数字化信息对人们的生活产生了巨大的影响,对于爱好音乐的人们来说大量的歌曲信息如果进行有效的分类,如何对这些音乐进行分类,从而进行有效的信息检索是信息处理领域的研究热点。通过对音乐的乐理知识的深入分析,能够有效的提取出反应音乐情感的特征向量,运用支持向量机(SVM)实现了对音乐的情感分类。实验结果表明,所运用的分类方法准确有效。

音乐情感分类技术在媒体资产管理中的应用

音乐情感分类是众多多媒体智能化技术的一个研究方向,本文介绍了音乐情感分类技术的研究现状和技术框架,同时,结合它在媒体资产管理中的应用,设计了一个实现实例,针对工作流程和工作重点做了总结和探讨。

基于DBN的多模态音乐情感分类研究

文中提出了一种将音频与歌词两种模态结合并利用深度置信网络进行音乐情感分类的方法。在分类器的选择上,将传统的分类器用DBN进行了替换,且改进了子任务结合晚融合法(LFSM)来完成多模态的融合,并验证了该方法的可行性。实验结果表明,该方法对音乐情感分类效果较好,高于基于单一模态和传统分类器的分类方法。

面向中文歌词的音乐情感分类方法

情感是音乐最重要的语义信息,音乐情感分类广泛应用于音乐检索,音乐推荐和音乐治疗等领域.传统的音乐情感分类大都是基于音频的,但基于现在的技术水平,很难从音频中提取出语义相关的音频特征.歌词文本中蕴含着一些情感信息,结合歌词进行音乐情感分类可以进一步提高分类性能.本文将面向中文歌词进行研究,构建一部合理的音乐情感词典是歌词情感分析的前提和基础,因此基于Word2Vec 构建音乐领域的中文情感词典,并基于情感词加权和词性进行中文音乐情感分析.本文首先以VA 情感模型为基础构建情感词表,采用Word2Vec 中词语相似度计算的思想扩展情感词表,构建中文音乐情感词典,词典中包含每个词的情感类别和情感权值.然后,依照该词典获取情感词权值,构建基于TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)和词性的歌词文本的特征向量,最终实现音乐情感分类.实验结果表明所构建的音乐情感词典更适用于音乐领域,同时在构造特征向量时考虑词性的影响也可以提高准确率.

基于多模态深度学习的音乐情感分类算法

针对现有算法仅考虑音乐或视频单模态特征,分类效率低下的问题,本文提出了基于多模态深度学习的音乐情感分类算法。首先设计了二维音频卷积神经网络,该网络将音频梅尔谱图作为输入,以学习音乐的音频特征;其次,设计了视频神经网络,以学习音乐视频的时空特征;采用多模态融合技术,将音频和视频特征融合,设计了多模态深度学习分类算法对音乐的情感进行分类。针对缺乏已标记音乐视频数据集的问题,本文构建了一个具有多样性的音乐视频数据集。基于该数据集进行实验,以验证所提出算法的有效性,并对比分析了不同优化器对单模态分类模型性能的影响。实验结果表明,与单模态情感分类器相比,多模态分类器能实现最佳的分类性能。

基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法

针对歌词文本中特征词位置对音乐情感分类的影响问题,文中使用层次分析法来进行特征词在不同位置的权重分析,并对歌词所提取的特征向量进行修正。同时,与音频信号所提取到的特征向量进行多模态数据融合,使用深度置信网络已有监督训练的方式,分析混合融合后的特征向量与音乐情感之间的联系,构建出基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法。测试与实验结果表明,基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法在5种音乐情感样本的测试下,最低准确率为80.1%,平均准确率为83.5%,明显优于未采用位置因素修正的算法,具有良好的有效性与可行性。

基于前向神经网络的音乐情感识别分类算法

为解决单模态数据在音乐情感分类上的局限性,并同时提高对音乐情感分类的准确性,文中提出了一种基于前向神经网络的多特征融合音乐分类算法。在传统的前向神经网络模型中融入切比雪夫正交多项式簇作为隐藏层各神经元的激励函数,使每一层神经元的激励函数各不相同。利用梯度下降学习算法来进行网络参数的有监督训练;同时利用音频、歌词中不同模态的数据,使其形成多模态数据,来进行音乐情感分类模型的训练。实验测试结果表明,该算法对音乐情感的分类具有较好的效果,平均准确率为78.37%,具有良好的有效性与可行性。

特征组合的中文音乐情感识别研究

音乐情感识别是音乐检索的一个重要组成部分.基于音乐声学特征分析,尝试提取代表音乐声学特性的时域、频域、倒谱域的各种特征,并利用支持向量机(support vector machine,简称SVM)算法对中文音频进行情感分类,以研究不同特征组合在音乐情感分类上的效果.通过对比各种不同特征组合的音乐情感识别效果,发现由4个时域特征、频谱、幅度谱和相位谱组成的音乐特征对中文音乐情感分类的效果良好.

基于多模态特征的音乐情感多任务识别研究

[目的/意义]情感是目前在线音乐平台常用的资源组织与检索方式之一,利用特征融合对歌单、歌曲的情感分类进行探索研究,能够优化音乐资源的管理与利用效果,更好地满足网民对音乐文化生活的需求。[方法/过程]本文引入Hevner音乐情感模型构建情感词典,利用词典信息、歌单名称、歌单介绍对大粒度歌单情感进行分类;通过预训练模型语义表示、音频信号处理等方法,融合歌词与音频多模态特征对小粒度歌曲情感进行识别。[结果/结论]情感词典的引入有效提升歌单情感分类精度,人工预处理能够帮助算法更好地学习数据特征;歌曲的文本与音频中均含有丰富的情感信息,多模态融合模型在歌曲情感识别中表现最优。

基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法研究

为了实现音乐情感识别的舞台灯光自动控制,需对音乐文件进行情感标记;针对人工情感标记效率低、速度慢的问题,开展了基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法研究,提出了一种基于支持向量机和粒子群优化的音乐情感特征提取、分类和识别算法;首先以231首MIDI音乐文件为例,对平均音高、平均音强、旋律的方向等7种音乐基本特征进行提取并进行标准化处理;之后组成音乐情感特征向量输入支持向量机(SVM)多分类器,并利用改进的粒子群算法(PSO)优化分类器参数,建立标准音乐分类模型;最后设计灯光动作模型,将新的音乐文件通过离散情感模型与灯光动作相匹配,生成舞台灯光控制方法;实验结果表明了情感识别模型的有效性,与传统SVM多分类模型相比,明显提高了音乐情感的识别率,减少了测试时间,从而为舞台灯光设计人员提供合理参考。

基于音乐情感特征提取的音乐检索分析

传统的基于文本信息描述的音乐检索方式已经越来越不能满足人们对于音乐检索智能化、个性化的需求,本文通过音频内容分层描述模型,在基于内容的音乐检索的思路的基础上将情感需求引入到检索中,并对基于音乐情感特征提取的音乐检索方法进行了相关研究。首先,确定情感的描述方式并设计出一种面向情感语义层的有效分类方法,构建音乐情感空间来描述音乐情感;然后阐述提取音频数据特征的方法并进行音乐分类实验。先将样本集中的歌曲根据情感分类,其次提取每一分类中样本歌曲的音频数据特征,然后针对每一种音乐类型,找出提取的音频数据特征的共性。本文的研究就是通过这一实验力求为音乐结构分析与音乐信息检索的研究提供一条新的思路。

情感音乐生成方法研究

自计算机作曲出现便受到广泛的关注,随着人工智能技术的发展,越来越多的算法被应用于计算机作曲。情感是音乐的高维度特征,与音乐的本质内涵密切相关,研究情感与音乐的关系有助于提升作曲质量。就情感音乐的生成问题,首先对国内外的研究进行了总结;然后依次对音乐情感模型、音乐特征、音乐情感分类方法、情感音乐生成方法进行了研究,分析其优缺点,提出改良方法,最后进行总结归纳,并提出建议。

音乐情感识别研究综述

音乐是表达情感的重要载体,音乐情感识别广泛应用于各个领域。当前音乐情感研究中,存在音乐情感数据集稀缺、情感量化难度大、情感识别精准度有限等诸多问题,如何借助人工智能方法对音乐的情感趋向进行有效的、高质量的识别成为当前研究的热点与难点。总结目前音乐情感识别的研究现状,从音乐情感数据集、音乐情感模型、音乐情感分类方法三方面进行梳理,列举当前可使用的公开数据集并对其进行简要概括,综合评判常见的音乐情感模型,针对不同模态总结不同的分类方法。最后对该领域当前问题及今后研究工作进行归纳概括,为后续进一步的研究提供思路。

基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法

针对单一形态数据在音乐情感分类方面的局限性,文中提出了基于深度置信网络的多特征融合音乐分类算法。首先对音乐信号从多个角度进行特征向量的提取,形成多特征数据并进行融合。同时针对音乐情感分类,将传统的深度置信网络进行改进,增加微调节点增强模型的可调节性。由融合得到的训练集在改进的深度置信网络中进行训练,通过调整RBM中可见层与隐藏层单元之间的权值来使得模型达到最优性能。测试结果表明,音乐情感分类结果最高为82.23%,可较好的为音乐检索提供辅助。

基于CNN-LSTM的歌曲音频情感分类

歌曲中含有丰富的人类情感信息,而研究歌曲情感分类有助于对海量音乐数据进行组织和检索。事实上,从歌曲音频信号中可提取时域和频域内的多项特征参数。针对情感分类主题,提取了梅尔频率倒谱系数、过零率以及频谱质心等音频特征,分别将单一特征和融合特征输入分类器,以研究不同特征参数对情感分类的影响,并且以卷积神经网络作为特征选择层,构建了两种组合网络分类模型。实验证明,相较于传统的分类算法,CNN-LSTM组合模型在歌曲音频情感分类任务上具有更高的准确率。