基于TF-IDF的音頻和歌詞特征融合模型的音樂情感分析研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，音樂已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡亩嗝襟w資源之一。同時，音樂作為人類最重要的交流媒介之一，包含著豐富的情感信息，利用計算機(jī)技術(shù)來分析音樂的最為本質(zhì)和最高級的特征-情感對推動自然和諧的情感化人機(jī)交互和多媒體技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。
　　 本文圍繞如何提取音樂中的情感特征并利用這些情感特征對歌曲進(jìn)行分情感類展開，重點(diǎn)探討了如何利用單一模態(tài)的歌詞信息資源和融合歌詞與音頻兩種模態(tài)的信息資源對音樂進(jìn)行

2、情感分類。本文的研究工作主要包括以下部分：
　　 ①利用單一模態(tài)的歌詞特征對音樂按照情感進(jìn)行分類。對歌詞的情感分類基于文本分類技術(shù)實(shí)現(xiàn)。在進(jìn)行歌詞情感特征選擇時，改進(jìn)了傳統(tǒng)的CHI特征選擇方法，提出了一種基于CHI差別的特征選擇方法，該方法利用同一特征對不同類別的CHI的差值選取區(qū)分能力強(qiáng)的特征。利用選取后的歌詞情感特征構(gòu)建了SVM分類器，通過實(shí)驗(yàn)對比了傳統(tǒng)CHI方法和本文提出的改進(jìn)的CHI方法的分類效果，驗(yàn)證了新方法的有效性。

3、
　　 ②利用特征融合方法融合音頻和歌詞兩種模態(tài)數(shù)據(jù)對音樂按照情感進(jìn)行分類。本文提出了一種基于TF-IDF的歌詞和音頻的特征融合模型。該模型首先將提取的音頻傳統(tǒng)低層特征映射轉(zhuǎn)換為音頻詞，生成與歌詞文本類似的詞袋模型，然后利用TF-IDF方法計算音頻詞的權(quán)重，再將歌詞特征和音頻詞進(jìn)行串聯(lián)方式的特征融合，并利用融合后的特征構(gòu)建SVM分類器對音樂進(jìn)行情感分類。首先通過實(shí)驗(yàn)對比了利用音頻詞袋模型和傳統(tǒng)低層音頻特征的分類結(jié)果，之后又對比了