【摘 要】
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歌曲中含有丰富的人类情感信息,而研究歌曲情感分类有助于对海量音乐数据进行组织和检索。事实上,从歌曲音频信号中可提取时域和频域内的多项特征参数。针对情感分类主题,提
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歌曲中含有丰富的人类情感信息,而研究歌曲情感分类有助于对海量音乐数据进行组织和检索。事实上,从歌曲音频信号中可提取时域和频域内的多项特征参数。针对情感分类主题,提取了梅尔频率倒谱系数、过零率以及频谱质心等音频特征,分别将单一特征和融合特征输入分类器,以研究不同特征参数对情感分类的影响,并且以卷积神经网络作为特征选择层,构建了两种组合网络分类模型。实验证明,相较于传统的分类算法,CNN-LSTM组合模型在歌曲音频情感分类任务上具有更高的准确率。
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