【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)以及社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,電子相冊(cè)逐漸成為應(yīng)用廣泛的基礎(chǔ)服務(wù)之一,而如何提高相冊(cè)的用戶體驗(yàn)變得尤為重要。本文提出基于情感的家庭音樂(lè)相冊(cè)自動(dòng)生成研究,旨在解決為用戶喜愛的音樂(lè)自動(dòng)推薦與其情感表達(dá)相近的相冊(cè)圖片問(wèn)題。本文從音樂(lè)和圖像蘊(yùn)含的情感出發(fā),選取能描繪其情感的特征,利用典型相關(guān)算法分析音樂(lè)與圖像特征在同一情感類別下的線性相關(guān)性,提出了基本映射模型并實(shí)現(xiàn)了音樂(lè)相冊(cè)的自動(dòng)生成。本文根據(jù)MIREX的情感分類標(biāo)準(zhǔn)[93],將情感主要分為五種:興奮的,愉悅的,悲傷的,詼諧的,憤怒的。根據(jù)Thayer的二維情感模型[61],利用V(Valence)、A(Arousal)值確定音樂(lè)和圖像的情感坐標(biāo),從而界定圖像和音樂(lè)的情感類別范圍。挖掘圖像和音樂(lè)中能較好表征其情感的特征,音樂(lè)上選取MFCC和RASTA-PLP特征,圖像上選取比較直觀的顏色特征。在算法上使用了善于分析兩組變量之間關(guān)系的典型相關(guān)算法(CCA),該算法解決了圖像特征與音樂(lè)特征之間的異構(gòu)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)的特征融合。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,本文將采用CCA方法和隨機(jī)推薦,人工推薦的方法進(jìn)行分析和比較,結(jié)果表明,本文采用CCA方法獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果在人工評(píng)價(jià)時(shí)得到67.45%的滿意度,與人工推薦的評(píng)價(jià)結(jié)果(78.09%)比較接近。在測(cè)試音樂(lè)情感已知與未知的對(duì)比下,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用CCA方法具有一定的有效性,本文提取的音樂(lè)特征與圖像特征之間存在一定的線性相關(guān)性。
[Abstract]:With the development of Internet and social network, electronic photo album is becoming one of the basic services, and how to improve the user experience of photo album becomes more and more important. This paper presents a research on automatic generation of family music album based on emotion, which aims to solve the problem of automatic recommendation of music for users and its emotional expression. Based on the emotion contained in music and image, this paper selects the features that can describe their emotions, and analyzes the linear correlation between music and image features under the same emotion category by using canonical correlation algorithm. The basic mapping model is proposed and the automatic generation of music album is realized. According to MIREX's criteria of emotion classification [93], emotion is divided into five categories: excited, joyful, sad, witty and angry. According to Thayer's two-dimensional emotional model [61], the emotional coordinate of music and image is determined by using V (Valence), A (Arousal) value, so as to define the emotional category of image and music. Mining images and music can better represent their emotional characteristics, music selected MFCC and RASTA-PLP features, image selection of more intuitive color features. In the algorithm, a typical correlation algorithm, (CCA), which is good at analyzing the relationship between two groups of variables, is used. The algorithm solves the heterogeneous problem between image features and music features, and realizes the cross-modal feature fusion. In the course of the experiment, the CCA method, random recommendation method and artificial recommendation method are used to analyze and compare the results. The results show that the experimental results obtained by CCA method are satisfactory to 67.45% in manual evaluation. The result was close to that of manual recommendation (78.09%). By comparing the known and unknown musical emotions, the experimental results show that the CCA method is effective, and there is a certain linear correlation between the music features extracted in this paper and the image features.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP393.09

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本文編號(hào)：2376157