视频背景音乐选配的人工神经网络模型

根据视频场景的情感特征添加契合的背景音乐,一般需要丰富的专业知识和经验。为提高视频编辑制作的效率和质量,构建了背景音乐选配的感性检索系统。通过分析归纳出刻画视频场景的10个情感特征因素和在乐谱中能够识别的8个音乐数据特征因素,分别作为模型的输入和输出,并整理出50组样本数据作为模型的训练样本,通过样本数据训练多层前馈BP神经网络,建立起视频场景与音乐特征适佳匹配的关联模型。实例验证结果表明该模型能够有效地为视频场景自动检索配置背景音乐,从而减少视频背景音乐筛选的工作量。