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                题名基于情感音乐模板的音乐检索系统研究
                    被引量:9
            
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                            作者
                                马希荣
                                梁景莲
                
            
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                    机构
                    
                            天津师范大学计算机与信息工程学院
                            北京科技大学信息工程学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机科学》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2009年第1期239-241,278,共4页
            
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                        基金
                        
                                    天津市自然科学基金项目(编号:06YFJMJC00100)
                                    天津师范大学青年基金(编号:52LJ89)资助
                        
                    
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                    文摘
                        传统的基于文本信息描述的音乐检索技术已经无法满足人们对检索智能化的需求,于是产生了基于内容的音乐检索方法。在此基础上将情感需求引入到检索中,对基于情感的音乐检索方法及模型进行了相关研究。首先构建了音乐情感空间来获得用户的情感描述;然后通过对情感音乐模型进行定义提出了情感音乐模板库,以得到满足用户情感需求的匹配模板;最后,在此基础上提出了基于情感音乐模板的音乐检索系统模型,力求探讨出一种基于情感的有效检索方法。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            基于内容的音乐检索
                            音乐情感空间
                            情感音乐模型
                            情感音乐模板
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Content-based music retrieval, Affection space of music, PDA, Affective music pattern
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    G354.4
[文化科学—情报学]                                
                            
                            
                                
                                    G623.24
[文化科学—教育学]                                
                            
                    
                
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                题名音乐情感识别研究综述
                    被引量:6
            
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                            作者
                                康健
                                王海龙
                                苏贵斌
                                柳林
                
            
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                    机构
                    
                            内蒙古师范大学计算机科学技术学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机工程与应用》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2022年第4期64-72,共9页
            
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                        基金
                        
                                    国家重点研发计划(2020YFC1523300)
                                    国家级新工科研究与实践项目(E-DSJ20201107)
                                +3 种基金
                                    内蒙古自治区自然科学基金(2020MS06030,2021MS06025)
                                    内蒙古自治区关键技术应用研究项目(2019GG147,2021GG0426)
                                    内蒙古纪检监察大数据实验室2020—2021年度开放课题(IMDBD2020014)
                                教育部产学合作协同育人项目(202002215071,202002142055)。
                        
                    
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                    文摘
                        音乐是表达情感的重要载体,音乐情感识别广泛应用于各个领域。当前音乐情感研究中,存在音乐情感数据集稀缺、情感量化难度大、情感识别精准度有限等诸多问题,如何借助人工智能方法对音乐的情感趋向进行有效的、高质量的识别成为当前研究的热点与难点。总结目前音乐情感识别的研究现状,从音乐情感数据集、音乐情感模型、音乐情感分类方法三方面进行梳理,列举当前可使用的公开数据集并对其进行简要概括,综合评判常见的音乐情感模型,针对不同模态总结不同的分类方法。最后对该领域当前问题及今后研究工作进行归纳概括,为后续进一步的研究提供思路。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            音乐情感识别
                            音乐情感模型
                            音乐情感分类
                            音乐情感数据集
                    
                
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                    Keywords
                    
                            music emotion recognition
                            music emotion model
                            music emotion classification
                            music emotion dataset
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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