基于标签深度分析的音乐自动标注算法

尽管深度神经网络算法在标签自动标注领域已取得一定的成果,但对于包含大量噪声标签的真实音乐数据集仍存在自动标注效果差的问题.为此,文中通过对音乐标签进行表示学习,挖掘音乐标签与音频特征之间的潜在关系,提出了基于标签深度分析的音乐自动标注算法.该算法先通过多层级卷积网络提取音频特征,再通过音乐标签向量的表示学习来降低噪声数据对音乐自动标注网络的不良影响.在真实音乐标注数据集上的实验结果表明,该算法能取得更高的平均受试者特征曲线下面积,标注效果优于其他自动标注算法.

多模态音乐流派分类研究

针对自动的音乐流派分类这一音乐信息检索领域的热点问题,提出了多模态音乐流派分类的概念。针对传统的基于底层声学特征的音乐流派分类中的特征选择环节,实现了一种全新的特征选择算法——基于特征间相互影响的前向特征选择算法(IBFFS)。开创性地使用LDA(latent Dirichlet allocation)模型处理音乐标签,将标签属于每个流派的概率通过计算转换为对应的音乐属于每个流派的概率。

电影音乐三题

当前 ,电影音乐作为电影艺术不可或缺的一个异常活跃的元素 ,然而对它的理论研究依然匮乏。本文就电影音乐提出了三个重要问题 :一、音乐如何进入电影 ;二、电影音乐给电影带来的变化 ;三。