基于音乐情感特征提取的音乐检索分析

音乐的声音特质、表演的方式、歌词都会影响我们对音乐的检索,而对于同一首乐曲我们在听的过程中也会产生不一样的变化,所以我们会在音乐的检索上遇到一定的阻碍,那就是音乐的情感特征而影响音乐的检索,文章从音乐的情感特征出发,对其提取音乐的检索进行分析。     

基于内容的音乐语义特征描述方法

提出了一种基于内容的音乐语义特征描述方法。该方法通过提取音乐文件的低层音频特征参数,使用通俗易懂的关键词来描述音乐的高层语义特征,利用混合高斯模型(GMM)对每一个关键词进行训练来生成该类歌曲的模板,完成低层音频特征参数到高层语义特征的映射,最终完成音乐语义特征的关键词描述。本方法能够应用于基于内容的音乐检索、音乐推荐等领域,具有很强的通用性。     

计算机自动识别音乐情感的关键技术研究

音乐的主旋律包含了最主要的情感信息,是人们研究计算机自动识别音乐情感的基础.针对多音轨MIDI音乐文档,提出了一种基于改进型BP神经网络算法的主旋律音轨自动定位方法.测试结果表明,这种根据旋律音符声学特征的提取方法具有较高的准确性和有效性.在此基础上,探讨了旋律音符声学特征串与音乐情感描述间的关系,并总结出了基于旋律音符声学特征串的音乐旋律情感描述模型,该描述模型具有通用性及实用性强的特点.     

基于内容的音乐检索及其在媒资管理系统中的应用

对基于内容的音乐检索进行了介绍,并具体地讨论了实现基于乐曲内容进行检索的关键技术,给出了一个典型的音乐检索系统。在此基础上,讨论了基于内容的检索技术在电视台的媒资管理系统中的应用。     

基于BP神经网络的音乐情感分类及评价模型

针对多音轨MIDI文件,提出一种多音轨MIDI音乐主旋律识别方法,通过对表征音乐旋律特征的音高、音长、音色、速度和力度5个特征向量的提取,构建基于BP神经网络的情感模型,并且用200首不同情感特征的歌曲对其进行训练和验证。实验结果显示取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的音乐分类模型

针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP神经网络的智能学习建立音乐分类模型,最后在Matlab 2016平台下进行多个音乐分类实验。结果表明,该模型克服了单一特征提供信息简单的局限性,提高了音乐的分类正确率,而且音乐分类的实时性较好,可以用于网络上的音乐检索研究。     

基于内容的音乐检索算法研究

基于内容的音乐检索把用户的哼唱作为输入,搜索更加智能,是目前音乐检索研究的热点和重点。在深入研究已有音乐检索算法的基础上．提出了基于基频矩阵的基音检测算法,有效提高了背景音乐下基音提取的准确性。对DTW算法进行了改进,引入高度动态调整和可变长搜索技术,提高了哼唱输入与音乐库中音乐匹配的性能。     

融入音乐子人格特质和社交网络行为分析的音乐推荐方法

为了可以实时推荐符合人们情感状态的音乐,提出了一种融入音乐子人格特质的社交网络行为分析的音乐推荐算法,该算法通过分析用户发表在微博等社交媒体上的状态,计算用户在该情感状态下对音乐的偏好程度;选择在该情感状态下音乐偏好相似的最近邻用户,最后融入音乐子人格特质进行偏好度计算,为用户推荐最适合其情感状态的音乐。实验结果表明,该算法可以缓解用户数据稀疏性对推荐结果的影响,能够提高推荐系统的推荐质量。     

丰富音乐实践 增强情感体验——让音乐属于每一个孩子

文章以一年级《小蚂蚁搬米粒》为例,谈谈如何丰富学生音乐实践,增强学生情感体验。     

图像情感检索研究的进展与展望

基于语义内容的图像检索是解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的语义鸿沟的关键。其中情感语义是最高层的语义。本文首先介绍情感图像检索的一般框架，并引出情感图像检索的4个主要内容：图像感性特征的抽取、用户情感信息的计算机描述、情感用户模型的建立和用户模型的个性化；并对这4个主要内容的现有算法和研究进展进行归纳和总结；接着介绍3个典型的原型系统；最后从情感数据库、用户模型的评估和用户模型的计算3个方面阐明实现情感图像检索所面临的问题，并提出一些初步的解决思路。     

张海鸥和他和钢琴音乐

88个黑白琴键演奏出的不是琴声,而是我满心的情感。我手下弹奏出的不仅仅是音乐旋律,更是我情感的宣泄。     

基于DBN的多模态音乐情感分类研究

文中提出了一种将音频与歌词两种模态结合并利用深度置信网络进行音乐情感分类的方法。在分类器的选择上,将传统的分类器用DBN进行了替换,且改进了子任务结合晚融合法(LFSM)来完成多模态的融合,并验证了该方法的可行性。实验结果表明,该方法对音乐情感分类效果较好,高于基于单一模态和传统分类器的分类方法。     

基于XML的音乐数据库异构集成研究与实现

在音乐信息检索领域,不同类型、不同存储位置的音乐信息面临共享的需求,异构数据集成是必须解决的问题。探讨了已有的主流异构数据集成策略,采用基于XML标准格式文档的异构数据集成参考模型,对基于Oracle的音乐检索网站开发过程中的数据集成进行了应用研究。     

音乐灯光表演系统中音乐识别技术研究

分析了MIDI音乐情感体现及其计算机自动识别方法,利用支持向量机、聚类分析等先进算法实现了MIDI音乐基本特征数据的提取、主旋律音轨的自动定位、乐句的智能划分和音乐情感的识别。音乐特征与情感识别准确率高。     

云计算环境下海量音乐资源的高精度定位挖掘方法研究

针对在云计算环境下海量音乐资源挖掘的定位检索准确性不高的问题,对云计算环境下海量音乐资源的定位挖掘方法进行改进设计,提出基于自适应级联检索控制的海量音乐资源的高精度定位挖掘方法。首先对海量音乐资源库的数据信息按关键词和音乐类型进行语义特征分割和时间序列状态空间重构,然后进行云计算环境下海量音乐资源的自相关特征提取,以提取的自相关特征为信息素导引进行高精度定位挖掘,采用自适应级联检索控制模型进行挖掘精度控制。最后进行仿真分析,结果表明,该方法能提高音乐资源的定位挖掘精度,提高资源利用率和检索的数据查准率。     

《El Sistema-音乐带来希望》的真实情感记录

一部公认的优秀纪录片,在它理性的外表下,释放着震撼人心的情感。《El Sistema-音乐带来希望》(亦有译作《萨尔瓦多系统》)如同难忘的文学创作,是一部有丰富情感的音乐纪录片。然而这个特点在众多影评中褒贬不一。有别于一般文学创作,纪录片的初衷不在于表达和抒发内心情感。情感释放意味着影片需要相应的表现技巧或一定程度的戏剧性。无论怎样,此片在表达情感时不失纪录片的本质,主要通过故事性、人物情感写实和音乐互动,尽可能真实地记录了人对环境事物以及音乐的情感。音乐纪录片的特殊性使音乐成为较凸显的部分,结合画面强化了情感抒发,对观众的情绪形成感染力。作为一部在影院播出的纪录片,本片在真实记录和传达情感之间找到了平衡。     

音乐情感分类技术在媒体资产管理中的应用

音乐情感分类是众多多媒体智能化技术的一个研究方向，本文介绍了音乐情感分类技术的研究现状和技术框架，同时，结合它在媒体资产管理中的应用，设计了一个实现实例，针对工作流程和工作重点做了总结和探讨。     

文本情感分析研究综述

对文本情感分析的研究现状与进展进行总结。从情感分析的任务情感分类、情感检索、情感抽取3个方面详细介绍了相关研究和技术方法,重点阐述了基于语义的情感词典分类方法和基于机器学习的情感分类方法,并介绍了文本情感分析的评测,提出了未来的研究方向。     

MEF融合HFF的戏剧视频关键情节自动提取

为了更好地从戏剧视频提取关键情节,提出了一种基于音乐情感特征(MEF)融合人脸特征(HFF)的自动提取方法.首先,利用基于音频指纹技术的二级音乐情感识别方法进行音频识别,并利用人脸特征进行视频识别;然后,利用音频和视频识别得到的各元素获取关键情节值,从而提取关键情节;最后,提出了一种量化评估方法评估关键情节提取方法的一致性.在四个戏剧视频上的评估实验验证了该方法的有效性及可靠性,相比其他几种较新的提取模型,该方法提取效果更好.     

基于前向神经网络的音乐情感识别分类算法

为解决单模态数据在音乐情感分类上的局限性,并同时提高对音乐情感分类的准确性,文中提出了一种基于前向神经网络的多特征融合音乐分类算法。在传统的前向神经网络模型中融入切比雪夫正交多项式簇作为隐藏层各神经元的激励函数,使每一层神经元的激励函数各不相同。利用梯度下降学习算法来进行网络参数的有监督训练;同时利用音频、歌词中不同模态的数据,使其形成多模态数据,来进行音乐情感分类模型的训练。实验测试结果表明,该算法对音乐情感的分类具有较好的效果,平均准确率为78. 37%,具有良好的有效性与可行性。