本文關鍵詞：基于回歸分析的音樂情感分類系統(tǒng)

  更多相關文章： 音樂情感分類 情感模型 連續(xù)型情緒感知 支持向量回歸 k平面分段回歸

【摘要】：近年來,爆炸式增長的網(wǎng)絡音樂資源使得音樂信息的檢索和管理變得困難。如何對音樂信息進行高效地檢索與分類成為人們研究的熱點。作為音樂信息檢索的一個重要領域,音樂情感分類將音樂數(shù)據(jù)根據(jù)表達情感分成不同類別,非常符合用戶搜索音樂的思維習慣。然而,情感獨有的模糊性與主觀性增加了機器自動化分類的難度,分類效果通常較差。本文研究的音樂情感分類系統(tǒng)試圖找到使其性能提高的方法,具有重要的意義與實用性。在對情感模型進行分析后,選擇Thayer的二維情感平面作為建立音樂情感數(shù)據(jù)庫的基礎。根據(jù)音樂信息檢索國際會議建立的音樂情感標準將音樂分成五類,并引入連續(xù)型情緒感知的概念,將音樂情感視為二維情感平面上的點,由活躍度(A)和激勵度(V)兩個情感變量共同確定其位置。采用人工標注的方法確定五類情感在情感平面上的位置范圍,并使用回歸方法求取VA值與音樂特征之間的關系,從而將音樂情感分類問題轉(zhuǎn)化為回歸問題。設計并實現(xiàn)了基于回歸的音樂情感分類系統(tǒng),該分類系統(tǒng)主要包括訓練部分與測試部分。訓練部分采用多項式回歸、支持向量回歸與k平面分段回歸三種算法求取回歸模型。其中,k平面分段回歸基于k平面聚類算法提出,通過多次迭代求取超平面的方法避免傳統(tǒng)分段回歸需事先求取斷點的步驟。測試部分對輸入音樂數(shù)據(jù)進行回歸預測得到其VA值后進行分類,用分類準確率考量系統(tǒng)性能。結果表明,支持向量回歸和k平面分段回歸相結合的方法與單獨使用一種算法相比,準確率提高了3到4個百分點;與基于支持向量機的傳統(tǒng)分類方法相比,準確率提高了6個百分點。
【關鍵詞】：音樂情感分類 情感模型 連續(xù)型情緒感知 支持向量回歸 k平面分段回歸
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1;TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 音樂情感分類技術簡介9-10
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4 論文組織結構11-13
• 第二章 音樂情感建模13-20
• 2.1 音樂情感基本特征13-15
• 2.2 音樂情感模型15-18
• 2.2.1 Hevner情感環(huán)15-17
• 2.2.2 Thayer情感模型17
• 2.2.3 Plutchik情感模型17-18
• 2.3 音樂情感分類標準18-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第三章 基于回歸分析的音樂情感分類系統(tǒng)框架20-41
• 3.1 常用音樂信號特征20-25
• 3.1.1 聲學特征21-23
• 3.1.2 感知特征23-25
• 3.2 特征提取25-33
• 3.2.1 短時特征提取25-32
• 3.2.2 時間特征分析32-33
• 3.3 常用的音樂情感分類方法33-37
• 3.3.1 基于模式識別的傳統(tǒng)分類法33-35
• 3.3.2 基于模糊算法的分類方法35-37
• 3.4 基于回歸的音樂情感分類方法37-39
• 3.4.1 連續(xù)型情緒感知37-38
• 3.4.2 回歸思想的引入38-39
• 3.5 本章小結39-41
• 第四章 回歸算法理論基礎41-52
• 4.1 支持向量回歸41-48
• 4.1.1 SVR相關統(tǒng)計學習理論41-43
• 4.1.2 支持向量回歸的線性情況43-46
• 4.1.3 支持向量回歸的非線性情況46-48
• 4.2 K平面分段回歸48-51
• 4.2.1 k平面聚類算法49
• 4.2.2 k平面分段回歸49-51
• 4.3 本章小結51-52
• 第五章 系統(tǒng)仿真與實驗結果52-64
• 5.1 建立音樂數(shù)據(jù)集52-55
• 5.2 基于MATLAB環(huán)境的音樂情感分類系統(tǒng)55-60
• 5.3 實驗結果及分析60-63
• 5.3.1 三種回歸模型結果對比60-62
• 5.3.2 回歸方法與模式識別方法結果對比62-63
• 5.4 本章小結63-64
• 第六章 總結與展望64-66
• 6.1 本文研究工作總結64-65
• 6.2 未來研究展望65-66
• 參考文獻66-69
• 附錄 攻讀碩士學位期間撰寫的論文69-70
• 致謝70

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本文編號：972658