本文關(guān)鍵詞：情感驅(qū)動的音樂數(shù)據(jù)挖掘及檢索，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：音樂情感認(rèn)知的研究,旨在通過一系列方法使得計算機(jī)能夠?qū)σ魳非楦羞M(jìn)行自動識別,并賦予計算機(jī)認(rèn)知音樂情感的能力。音樂情感認(rèn)知研究的目的是更加有效地利用音樂情感,并將其認(rèn)知理論應(yīng)用于其他多媒體研究領(lǐng)域。目前,這一研究主要應(yīng)用于音樂情感檢索和音樂管理,根據(jù)音樂行為學(xué)的研究發(fā)現(xiàn),“音樂情感”已成為人們最常用的音樂檢索方式之一。然而傳統(tǒng)的音樂檢索方法大多根據(jù)音樂風(fēng)格、歌曲名、專輯名等人工設(shè)定的分類進(jìn)行檢索,無法根據(jù)音樂的實質(zhì)情感信息來檢索。因此,根據(jù)“音樂情感類別檢索”是目前的應(yīng)用需求。音樂情感認(rèn)知研究,兼具較高的科學(xué)理論研究價值,以及廣闊的應(yīng)用前景。自20世紀(jì)以來,音樂情感認(rèn)知的命題得到了越來越多科學(xué)家的關(guān)注,并引發(fā)了多學(xué)科,多層面的研究探討,領(lǐng)域涉及認(rèn)知行為學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)以及生物學(xué)。其中,人工智能領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為音樂情感的研究創(chuàng)造了更多技術(shù)可能性,通過用音樂特征提取工具獲得音樂片段中的情感特征,再利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建音樂情感認(rèn)知數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)計算機(jī)智能識別音樂情感。學(xué)者們通過嘗試不同的方法以及多學(xué)科的交叉研究創(chuàng)造了許多優(yōu)秀的研究成果,極大促進(jìn)了音樂情感認(rèn)知理論及其應(yīng)用的發(fā)展。然而,音樂情感認(rèn)知研究仍然處于初期階段,若要構(gòu)建出表現(xiàn)出色的音樂情感認(rèn)知算法模型,研究還需建立在更龐大的音樂數(shù)據(jù)庫、更多維度的音樂特征信息的基礎(chǔ)上。本論文從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度研究音樂情感認(rèn)知問題,探索音樂特征信息與音樂情感認(rèn)知之間的函數(shù)關(guān)系,基于創(chuàng)建的中國民族音樂情感數(shù)據(jù)庫,比較支持向量機(jī)算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及線性回歸算法在音樂情感認(rèn)知上的模型表現(xiàn),最后通過表現(xiàn)最優(yōu)的支持向量機(jī)算法構(gòu)建音樂情感認(rèn)知模型,有效地識別音樂情感。本論文結(jié)合計算機(jī)科學(xué)、音樂學(xué)、人工智能方法、認(rèn)知心理學(xué)以及中國文化特征等多學(xué)科的研究工作,經(jīng)過中國民族音樂搜集、中國民族音樂數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、音樂特征信息提取、音樂情感特征建模的研究工作,最終構(gòu)建開發(fā)了基于情感的中國民族音樂檢索系統(tǒng),以及應(yīng)用于音樂治療的醫(yī)療音樂DJ系統(tǒng),具體的研究成果及創(chuàng)新點包括以下內(nèi)容：(1) 在計算機(jī)音樂的相關(guān)研究基礎(chǔ)上,針對中國民族音樂展開深入研究。首先對中國民族音樂資源進(jìn)行廣泛搜集,建立中國民族音樂庫。接著基于Hevner音樂情感模型,組織實驗對中國民族音樂曲目進(jìn)行音樂情感人工標(biāo)注,獲得首個中國民族音樂情感特征庫。(2) 基于中國民族音樂情感特征庫,引入機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對音樂情感特征進(jìn)行建模,并比較多種算法,尋找出一個具有較高識別率的模型,同時進(jìn)一步提高模型抗噪能力和泛化能力,最終建立了一個表現(xiàn)較好的音樂情感認(rèn)知模型。(3) 利用中國民族音樂情感識別模型以及中國民族音樂庫,開發(fā)了一個中國民族音樂情感檢索系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠通過情感關(guān)鍵詞的檢索方式對中國民族音樂庫進(jìn)行檢索,用戶可以選擇情感類別以及情感強(qiáng)度來得到相應(yīng)的檢索反饋。此外,鑒于音樂治療方面的相關(guān)研究,引入生理特征信息,分析音樂情感對生理信息的影響,構(gòu)建出應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的音樂推薦系統(tǒng),旨在構(gòu)建一個可預(yù)測、可分析的醫(yī)療音樂推薦系統(tǒng)。音樂情感認(rèn)知的研究成果具有擴(kuò)展性和推廣性,對于信號處理、模式識別、人機(jī)交互、多媒體技術(shù)、人工智能領(lǐng)域的技術(shù)完善和發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：音樂情感認(rèn)知 音樂信息處理 機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)挖掘 中國民族音樂
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：J60-05
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-16
• 第1章 緒論16-27
• 1.1 引言16-18
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-25
• 1.2.1 研究的多學(xué)科性18-20
• 1.2.2 音樂情感認(rèn)知20-23
• 1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在音樂建模領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀23-25
• 1.3 研究目標(biāo)與論文組織結(jié)構(gòu)25-27
• 1.3.1 研究目標(biāo)25
• 1.3.2 組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第2章 音樂信息處理27-50
• 2.1 音樂特征定義27-38
• 2.1.1 音樂特征分類27-33
• 2.1.2 應(yīng)用于音樂情感認(rèn)知的重要音樂特征33
• 2.1.3 重要音樂特征描述33-38
• 2.2 音樂特征提取38-49
• 2.2.1 音樂特征提取工具38-40
• 2.2.2 Marsyas音樂特征提取工具40-49
• 2.3 小結(jié)49-50
• 第3章 音樂情感認(rèn)知原理50-66
• 3.1 引言50
• 3.2 音樂情感認(rèn)知目標(biāo)50-51
• 3.3 音樂情感認(rèn)知模型51-56
• 3.3.1 音樂情感概念51-54
• 3.3.2 音樂情感向量54-56
• 3.4 音樂情感認(rèn)知中的機(jī)器學(xué)習(xí)法研究56-66
• 3.4.1 音樂情感認(rèn)知算法研究目標(biāo)56
• 3.4.2 音樂情感認(rèn)知算法分類56-65
• 3.4.3 小結(jié)65-66
• 第4章 中國民族音樂情感特征提取實驗66-82
• 4.1 引言66-67
• 4.2 中國民族音樂庫67-68
• 4.2.1 中國民族音樂歷史67
• 4.2.2 中國民族音樂分類67-68
• 4.2.3 中國民族音樂情感68
• 4.3 中國民族音樂情感標(biāo)注實驗68-73
• 4.3.1 實驗音樂收集及規(guī)范化處理68-70
• 4.3.2 中國民族音樂情感人工標(biāo)注實驗70-72
• 4.3.3 中國民族音樂情感特征庫72-73
• 4.4 實驗數(shù)據(jù)分析73-78
• 4.4.1 數(shù)據(jù)處理工具73-77
• 4.4.2 數(shù)據(jù)格式規(guī)范化77-78
• 4.4.3 數(shù)據(jù)處理流程78
• 4.5 中國民族音樂情感認(rèn)知模型構(gòu)建78-81
• 4.6 小結(jié)81-82
• 第5章 中國民族音樂情感檢索系統(tǒng)82-90
• 5.1 引言82-83
• 5.2 系統(tǒng)模型83-84
• 5.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能84-88
• 5.3.1 主界面84
• 5.3.2 系統(tǒng)操作84-88
• 5.4 系統(tǒng)尚存在的問題以及改進(jìn)計劃88-89
• 5.4.1 存在的問題88
• 5.4.2 改進(jìn)計劃88-89
• 5.5 小結(jié)89-90
• 第6章 醫(yī)療音樂DJ系統(tǒng)90-100
• 6.1 引言90
• 6.2 系統(tǒng)概述90-91
• 6.3 音樂對生理影響的相關(guān)研究91-94
• 6.3.1 心率92
• 6.3.2 皮膚電傳導(dǎo)率92
• 6.3.3 呼吸頻率92
• 6.3.4 體溫92-93
• 6.3.5 血壓93
• 6.3.6 小結(jié)93-94
• 6.4 系統(tǒng)模型94
• 6.5 硬件設(shè)備94-96
• 6.5.1 智能血壓心率測量儀94-95
• 6.5.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中心95-96
• 6.6 系統(tǒng)功能機(jī)制96-97
• 6.7 系統(tǒng)操作97-99
• 6.8 系統(tǒng)存在的問題及改進(jìn)計劃99
• 6.9 小結(jié)99-100
• 第7章 總結(jié)與展望100-103
• 7.1 總結(jié)100-101
• 7.2 展望101-103
• 參考文獻(xiàn)103-113
• 附錄113-131
• 攻讀博士學(xué)位期間主要的研究成果131-133
• 致謝133-134

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：295104