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特征组合的中文音乐情感识别研究
被引量:
5
1
作者
魏华珍
赵姝
+1 位作者
陈洁
刘峰
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2014年第6期30-36,共7页
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...
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.
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关键词
音乐特征组合
支持向量机
音乐
情感识别
音乐
情感分类
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职称材料
题名
特征组合的中文音乐情感识别研究
被引量:
5
1
作者
魏华珍
赵姝
陈洁
刘峰
机构
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2014年第6期30-36,共7页
文摘
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.
关键词
音乐特征组合
支持向量机
音乐
情感识别
音乐
情感分类
Keywords
music feature combination
SVM
music emotion recognition
music emotion classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征组合的中文音乐情感识别研究
魏华珍
赵姝
陈洁
刘峰
《安徽大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2014
5
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