【摘 要】
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为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学信息学院智慧网络与系统研究中心
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为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一个包含385个音乐片断的数据集,将音乐情感识别抽象为一个回归问题,采用机器学习算法进行学习,预测音乐片段的8维情感向量。实验结果表明,相比低层特征,采用中高层特征作为输入时的准确率R2能够从59.6%提高至69.8%。
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