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基于中高层特征的音乐情感识别模型
被引量：
13
1
作者
邓永莉
吕愿愿
+2 位作者
刘明亮
崔宇佳
陆起涌
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第4期1029-1034,共6页
为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一...
为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一个包含385个音乐片断的数据集,将音乐情感识别抽象为一个回归问题,采用机器学习算法进行学习,预测音乐片段的8维情感向量。实验结果表明,相比低层特征,采用中高层特征作为输入时的准确率R2能够从59.6%提高至69.8%。
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关键词
音乐情感识别
中高层特征
机器学习
超级梯度提升算法
情感计算
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题名
基于中高层特征的音乐情感识别模型
被引量：
13
1
作者
邓永莉
吕愿愿
刘明亮
崔宇佳
陆起涌
机构
复旦大学电子工程系
复旦大学信息学院智慧网络与系统研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第4期1029-1034,共6页
文摘
为提升音乐情感识别的准确率,提出基于中高层特征的音乐情感识别模型,摒弃频谱特性、色度、谐波系数等低层特征,以更接近于人认知的中高层特征包括和弦、节拍、速度、调式、乐器种类、织体、旋律走势等作为情感识别模型的输入。建立一个包含385个音乐片断的数据集,将音乐情感识别抽象为一个回归问题,采用机器学习算法进行学习,预测音乐片段的8维情感向量。实验结果表明,相比低层特征,采用中高层特征作为输入时的准确率R2能够从59.6%提高至69.8%。
关键词
音乐情感识别
中高层特征
机器学习
超级梯度提升算法
情感计算
Keywords
music emotion recognition
middle and high level musical features
machine learning
extreme gradient boosting （xg-boost）
affective computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于中高层特征的音乐情感识别模型
邓永莉
吕愿愿
刘明亮
崔宇佳
陆起涌
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
13
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