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「广州私家侦探收费标准」 音乐情感参数化系统的研究与实现

作者:佚名    来源:网络整理    发布时间:2019-12-28 08:24    浏览量:

《HUANANLIGONGDAXUE》2013NIAN

XUKAICHUN

【摘要】:在现今互联网浪潮的助推下,数字音乐的总量出现了爆炸式的下降,急需高效的分类管理办法。近年来,国内外学者对于戏剧检索展开了广泛、深入的研究,但是无法获得广泛的应用,一方面,音乐检索是一个多学科交叉领域,研究难度大;另一方面,目前的诸多研究多以戏剧流派和情感标签成为分类目标「音乐与情感」,类似传统的分类管理模式,存在局限性。因此,开展音乐检索相关研究具备重要的探究价值。针对现在基于情感的音乐检索研究的不足,本文提出以参数来表示音乐情感强弱的方式,首先提取音乐情感特性,组成特征向量,然后运用fisher算法进行维数压缩,再借助大量的音乐样本对音乐情感参数化系统进行练习,最终受到节奏、音调和音效三个描述戏剧情感强弱的参数。本文的研究成果主要有下列几个方面:首先,音乐情感特性的探究「音乐与情感」滚球体育,通过试验证明MFCC是一组非常重要的参数,它在巨大程度上决定了音乐情感分类的正确率。对于MFCC特征维数的选择,实验结果证实,13、14维是非常合理的。不同特征之前没有相互抵触,而是互相补充,因此搭配使用不同的特点有助于提高总体的分类正确率。其次,Fisher和SVM两种不同算法分类性能相当,在音乐情感类别很少的状况下,比如2个类别,两者分类性能接近,为了便于分类器设计、节省计算资源,优先选取Fisher分类器;在类型众多的之后,为了确保分类正确率,应该选择SVM这一类基于机器学习理论分类器;当类型非常多,起到关键作用的是音乐情感特性的选择,而不是分类器算法,应该将研究重点放到这方面。最后,音乐情感参数化系统的设计,本文以Marsyas音频处理库为基础,搭建了基于数据流模型的平台框架,选择了适度的情感特性组成特征向量,同时选用Fisher算法作为分类器,使用长期的音乐样本进行了平台训练,并对节奏、音调和音效三个参数进行参数归一化处理,最终完成了音乐情感参数化系统的推动。测试试验结果证实,本文实现的平台无法超过88%的识别正确率,基本满足实际应用需求,可以为相关的音乐管理工具提供搜索引擎,促进音乐自动搜索科技的发展。

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