摘要：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。

摘要：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%。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：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。