基于音乐特征向量空间的音乐情感识别方法研究

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随着当今计算机技术和数字音乐技术的迅速发展,计算机音乐作为一门艺术与信息技术结合的独立的分支逐渐成为人们研究的热点。音乐的本质特性就是其蕴含的情感。而音乐情感识别则是通过利用计算机分析音乐特征并根据音乐特征与情感的映射关系来实现的。对音乐情感自动识别的研究对提升计算机的人机情感交互能力具有重要意义。本文以MIDI音乐文件作为研究的样本,遵循经典音乐理论的研究方法,结合音乐心理学、认知心理学、音乐美学等相关研究成果,对音乐的特征进行了全面而细致的描述,并建立了一套适合计算机理解和表达的音乐特征体系。在对MIDI音乐片段进行特征提取的过程中,对节奏、速度、旋律等高层特征进行了数学定义,为针对MIDI音乐的专家知识表示打下基础。本文总结出了适用于数字音乐情感识别的音乐特征与情感的映射模型。分析了音乐情感识别系统的工作流程,并分别利用专家系统与BP神经网络实现了对音乐情感的计算机识别。在对音乐情感识别专家系统的研究过程中,设计了一种基于规则的音乐情感认知专家系统,该系统采用产生式规则和不确定推理技术对音乐情感进行分析。在利用BP神经网络进行音乐情感分类研究过程中,本文结合音乐特征与情感映射模型,为BP神经网络设计了输入层和输出层,通过专家精选的60个样本对其进行训练并在MATLAB下进行了仿真实验,基本取得了预期效果。
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