基于SVM线性核函数情感分类模型的建立和研究

通过对流行音乐情感分类方法的分析,结合音乐主旋律的音程差值所占比例的高低,提取音乐的情感信息.并以音程差统计得到的数据为依据,建立基于SVM线性核函数情感分类的数学模型.通过对MIDI音乐文件进行主音轨定位,主旋律识别和乐段分割,结合一对多思想方法构造多分类SVM分类器,从而在SVM线性核函数基础上对流行音乐情感分类进行研究.

基于多分类SVM的MIDI音乐情感分类研究

MIDI音乐情感分类研究是一个崭新且具有挑战性的前沿课题。采用基于完全二叉决策树思想的多分类支持向量机作为分类算法,在提取MIDI音乐主音轨的基础上,以音程差数据的统计特征为依据,实现MIDI音乐情感分类。