【摘 要】
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音乐情感分类在音乐检索和音乐推荐等方面具有广泛的应用。国内主流的搜索引擎百度(Baidu)和门户网站网易(163)都相继推出了音乐情感检索系统,但检索的准确率都不高。以往的
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音乐情感分类在音乐检索和音乐推荐等方面具有广泛的应用。国内主流的搜索引擎百度(Baidu)和门户网站网易(163)都相继推出了音乐情感检索系统,但检索的准确率都不高。以往的音乐情感分类技术仪仪专注于音乐的歌词或音频内容等某种单模态属性。而事实上,音乐是一个非常复杂的情感载体,音乐的歌词文本信息、音频信息,甚至音乐的Midi信息都不同程度的表达着一首音乐的情感。 本文的目的就是试图探索将音乐的三利,模态信息结合起来用于对音乐进行情感分类和回归。首先对三个模态的特征向量进行特征降维,使用简单的向量拼接的方法对音乐进行情感分类;然后使用集成机器学习算法包括Bagging、AdaBoost等对三个模态进行集成学习,产生一个强分类器:最后将AdaBoost算法与分层的方法结合起来,从而使音乐情感识别的准确率得到了有效的提高。 本文取得的研究成果列举如下: 1.分别基于音乐的歌词信息、音频信息、Midi信息三个单模态进行音乐情感分类,并分别对三者进行特征降维。 2.使用了集成学习中经典的Bagging、AdaBoost算法以及基于BP神经网络的NCL(负相关机器学习)算法,分别针对歌词、音频、Midi符号信息各训练一个弱分类器,然后将各个弱分类器集成到一个强分类器。 3.将AdaBoost与分层的方法结合,首先使用AdaBoost算法集成三个单模态的信息分别对P、A两个情感维度进行2分类,然后结合分层的方法对音乐情感进行4分类。
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