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基于神经网络的算法作曲与情感识别研究
【摘 要】
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音乐是一种重要的艺术形式。随着人们生活质量的提高,娱乐方式趋于多样化。众多的游戏、动画、短视频等都需要大量的原创作曲来支持,但专业的音乐制作成本较高,风格曲式较为单一,无法满足人们的个性化需求。随着机器学习的发展,计算机自动作曲将大大提高音乐创作力,降低非专业人员的创作门槛,同时辅助作曲家开拓新的创作思路。为方便检索和管理,文中对生成的音乐进行了情感归类。文中分析了常用的算法作曲方法,包括HMM模
【出 处】
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郑州大学
【发表日期】
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2019年08期
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在外语学习中,情感态度会影响学生的学习效果,其中动机因素对外语学习成效的影响尤为明显。许多研究者对学生外语学习动机做了大量研究,但研究的重点侧重于研究学生“为什么有动机”,而很少涉及“为什么动机会减退或消失”,即动机缺失。D?rnyei把动机缺失定义为一种使人们正在进行的行为或者行为倾向减少或消失的具体外部力量。他强调外部力量的作用,而忽略了可能存在的内部因素的影响。此外,关于动机缺失的研究也相对
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