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基于情感识别的实时交互式音乐可视化研究

作　者: 屈天喜
导　师: 黄东军
学　校: 中南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 音乐可视化 特征提取 调性确定 情感检测
分类号: TP391.42
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 273次
引　用: 1次
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内容摘要


随着计算机技术的发展,音乐可视化日益得到研究机构和公司的重视,出现了各种音乐可视化系统。作为一种新的可视化技术,音乐可视化更多地关注音频和图形图像的关系,是跨音乐、数字音频、图形学、图像处理、虚拟现实等领域的又一新的研究方向,在娱乐、教育、艺术和商业中具有广阔的应用前景。首先,阐述了音乐可视化的概念和分类,探讨了音乐可视化的研究内容与国内外研究进展,分析了音乐可视化的应用价值。介绍了音乐的核心概念,阐述了音乐的艺术特点以及表现对象,并着重分析了音乐的情感色彩,总结了调性音程和基本术语的情感色彩,这些成为本课题情感识别的理论基础。其次,音乐的情感色彩是由调性以及该调性下的固定术语决定的,因此,寻求一种高效的调性确定算法成为本文的核心研究内容。通过分析音乐的五度循环理论,提出了螺旋模型,并在此模型的基础上提出了调性确定算法。通过比较现有的形式匹配算法(Shape-MatchingAlgorithm,SMA)和探测音调形式方法(Probe Tone Profile Method,PTPM),本文提出的算法能更快速地确定音乐的调性,能满足音乐可视化的实时性要求。第三,提出了音乐可视化系统的设计方案,描述了本系统的流程及处理机制。实现了模拟系统,能与音乐的节奏、风格、情感等因素基本上保持一致,取得了较好的效果。最后,对所做的研究与设计工作进行了总结,并阐述了将来进一步的工作计划。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-19
  1.1 课题研究背景  9
  1.2 音乐可视化的概念及分类  9-11
    1.2.1 概念  9-10
    1.2.2 分类  10-11
  1.3 音乐可视化的研究进展及应用  11-17
    1.3.1 研究内容  11-12
    1.3.2 研究进展  12-16
    1.3.3 应用  16-17
  1.4 本文研究内容及结构  17-19
    1.4.1 本文研究内容  17
    1.4.2 本文结构  17-19
第二章 音乐的情感分析  19-29
  2.1 音乐的核心概念  19-21
    2.1.1 音高  19-20
    2.1.2 音程  20-21
    2.1.3 和弦  21
    2.1.4 调式  21
  2.2 音乐的艺术特点及表现对象  21-22
    2.2.1 音乐的艺术特点  21-22
    2.2.2 音乐的表现对象  22
  2.3 音乐的情感色彩  22-28
    2.3.1 音乐的表情元素  23
    2.3.2 调性音程的情感色彩  23-25
    2.3.3 基本术语的情感色彩  25-28
  2.4 本章小结  28-29
第三章 螺旋模型及调性确定算法  29-41
  3.1 模型提出的背景  29-30
    3.1.1 调性确定的必要性  29
    3.1.2 五度循环的分析与螺旋模型的提出  29-30
  3.2 螺旋模型  30-35
    3.2.1 音高  30-32
    3.2.2 和弦  32
    3.2.3 调性  32-34
    3.2.4 模型分析  34-35
    3.2.5 参数设定  35
    3.2.6 实验结果  35
  3.3 调性确定算法  35-40
    3.3.1 算法描述  36-38
    3.3.2 实验结果与算法比较  38-40
  3.4 本章小结  40-41
第四章 音乐可视化系统设计与实现  41-53
  4.1 用户接口及系统构架  41-42
  4.2 音乐感知过滤层  42-44
    4.2.1 特征提取  43
    4.2.2 特征组织  43-44
  4.3 角色及场景认知层  44-46
    4.3.1 情感检测  44-46
    4.3.2 其它因素的认知  46
  4.4 角色及场景表达层  46-48
    4.4.1 将音乐映射到行为  46-47
    4.4.2 动画的实现方法  47-48
  4.5 系统的模拟实现  48-52
    4.5.1 数据结构  48-49
    4.5.2 主要算法  49-51
    4.5.3 模拟结果  51-52
  4.6 本章小结  52-53
第五章 结论  53-56
  5.1 工作总结  53
  5.2 研究展望  53-56
参考文献  56-61
致谢  61-62
攻读硕士期间主要的研究成果  62

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 声音识别及其装置
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