基于多模态融合的中文歌曲情感分类方法研究

发布时间：2024-03-20 04:07

　　音乐是日常生活中不可或缺的多媒体资源,海量音乐作品的组织和检索问题受到了专家学者的广泛关注。情感是音乐最重要的语义信息,基于情感进行分类能够有效提高音乐检索的效率,并逐渐成为研究热点。中文歌曲情感分类主要面临三个方面的问题:1)目前没有被广泛认可的中文音乐情感词典,并且已有的中文歌词情感分类方法大多仅考虑词频,忽视了词的情感强度和词性对情感分类的影响。2)音频低层特征缺乏情感关联性,高层特征与情感更接近,但人工设计成本较高。3)大多数相关研究仅使用音频或歌词进行音乐情感分类,而结合音频和歌词的多模态音乐情感分类的研究较少,且缺乏公开数据集。本文针对以上问题,研究基于多模态融合的中文歌曲情感分类方法,分别展开以下工作:首先,针对现有中文歌词情感分类方法未充分利用音乐相关文本的情感信息,提出一种面向中文歌词和评论的音乐情感分类方法。首先构建基于Word2vec的中文音乐情感词典,词典中包含每个词的情感类别和情感权值。然后以该词典为基础,构造基于词频逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)和词性的情感向量,最终实现音乐情感...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 论文组织结构
第2章 相关知识介绍
    2.1 音乐情感模型
        2.1.1 连续维度模型
        2.1.2 离散类别模型
    2.2 机器学习算法
        2.2.1 K近邻算法
        2.2.2 支持向量机
        2.2.3 高斯混合模型
    2.3 深度学习方法
        2.3.1 卷积神经网络
        2.3.2 循环神经网络
        2.3.3 长短期记忆模型
        2.3.4 门限循环单元模型
    2.4 本章小结
第3章 面向中文歌词和评论的音乐情感分类
    3.1 情感词表的构建
    3.2 中文音乐情感词典构建
        3.2.1 基于Word2vec的词语相似度计算
        3.2.2 基于《哈工大同义词林》的基础情感词典构建
        3.2.3 基于歌词语料库的音乐情感词典构建
    3.3 基于中文歌词和评论的情感特征分析
        3.3.1 向量空间模型
        3.3.2 情感词的语义加权方法
        3.3.3 基于TF-IDF的情感特征表示
        3.3.4 基于词性的情感特征表示
    3.4 中文歌曲情感分类
    3.5 实验与结果分析
        3.5.1 中文歌曲数据集构建
        3.5.2 评价指标
        3.5.3 预处理及实验设置
        3.5.4 实验结果分析
    3.6 本章小结
第4章 基于LLD-CRNN的音乐情感分类
    4.1 音频低层特征提取
    4.2 卷积循环神经网络
    4.3 基于LLD-CRNN的音乐情感分类模型
    4.4 实验与结果分析
        4.4.1 实验数据与评价标准
        4.4.2 预处理及参数设置
        4.4.3 实验结果分析
    4.5 本章小结
第5章 基于多模态融合的中文歌曲情感分类
    5.1 多模态融合方法
        5.1.1 决策融合
        5.1.2 特征融合
    5.2 基于多模态融合的中文歌曲情感分类
        5.2.1 中文歌曲特征表示
        5.2.2 多模态融合方法
    5.3 实验与结果分析
        5.3.1 实验数据与评价标准
        5.3.2 预处理及参数设置
        5.3.3 实验结果分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3932935