【摘 要】
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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
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西部绿色建筑国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51678470)
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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
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