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自动化音乐情感分类问题的研究

作　者: 孙晓煜
导　师: 汤永川
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用
关键词: 音乐情感分类信息元混合模型
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 147次
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内容摘要

音乐已经渗透到互联网和人们的数字化生活之中,是人们网上娱乐和日常生活中非常流行的娱乐资源。目前,数字音乐的数量正在以惊人的方式增长,与此同时,如何组织,分类和检索音乐的需求也不断增加。组织,分类和检索音乐的方式有很多种,其中,按照音乐传递的感情的方法处理以上这些问题是一种途径,在之前的研究工作中已经有所涉及。特别是最近几年,对音乐的情感的研究方兴未艾,越来越受到研究者的关注。但是另一方面,由于音乐感情是一种主观感受,本身就具有一定的模糊性和多义性,这些都给使用计算机计算,组织音乐情感问题的研究带来一定的困难。本篇论文主要关注如何对音乐的情感进行建模和分类。其中,对音乐情感建模方面,使用了已经被很多研究证明是比较有效的一种建模方法,这种方法认为,音乐的情感主要由两方面的因素决定,一个是"arousal",一个是"valence"。其次,本篇论文的实验需要事先完成对所选音乐片段的情感进行标定,标定的过程采用人工分类的方法,最终的音乐库包括400个音乐片段,每个音乐片段已经被归属到一类音乐情感当中。为了计算的方便,一个音乐片段必须要提取它的特征,这些特征就是音乐片段的数字化表示,这个特征提取的过程是音乐情感研究之中非常基础的一步。本论文使用开源的音频信号处理系统"MARSYAS"。自动化地对音乐情感进行分类的方法有很多,本论文是第一次尝试使用一种叫做“信息元混合模型”的方法进行分类的。这种方法对于模糊信息的概念表示和建模有很多优秀之处,所以非常适合处理类似于音乐情感这种模糊概念的处理。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章绪论  8-12
  1.1 课题背景  8-9
  1.2 研究现状  9-10
  1.3 论文结构  10-12
第2章音乐情感建模  12-18
  2.1 音乐情感背景  12
  2.2 音乐情感表示  12-18
    2.2.1 AV空间描述  12-14
    2.2.2 AV空间有效性  14-15
    2.2.3 音乐情感模型  15-18
第3章音乐情感特征提取  18-22
  3.1 音乐特征提取概述  18
  3.2 音乐特征提取研究现状  18-19
  3.3 音乐特征提取方法  19-22
    3.3.1 音乐特征提取方法描述  19-20
    3.3.2 使用的音乐特征  20-22
第4章音乐情感分类方法  22-36
  4.1 分类方法概述  22
  4.2 信息元混合模型描述  22-26
  4.3 分类方法详述  26-36
    4.3.1 无监督的分类方法  26-30
    4.3.2 有监督的分类方法  30-36
第5章实验过程  36-48
  5.1 实验流程  36-37
  5.2 音乐库的建立  37-40
    5.2.1 音乐库选材  37
    5.2.2 音乐库的建立  37-40
  5.3 人工标定音乐情感类别  40-43
    5.3.1 实验参与人员的选取  40
    5.3.2 实验方案  40
    5.3.3 实验背景介绍  40-43
  5.4 情感声纹特征提取  43-44
  5.5 模型训练和建立  44-48
    5.5.1 模型的训练  44-45
    5.5.2 新的音乐片段的测试  45-48
第6章总结与展望  48-50
  6.1 总结  48
  6.2 下一步的研究计划  48-50
参考文献  50-53
攻读硕士学位期间主要的研究成果  53-54
致谢  54

自动化音乐情感分类问题的研究

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