音乐情感认知模型与交互技术研究

发布时间：2019-09-12 09:05

【摘要】：音乐与人类情感的运动形态之间存在着同质同构的对应关系，情感是音乐的本质性特征。音乐情感认知模型与交互技术研究是自然和谐人机交互、多媒体技术和计算机音乐研究的重要组成部分，属于人工情感的研究范畴，对于提升数字媒体和数字娱乐产品的情感交互能力、推进情感化人机交互的研究工作具有重要意义。在理论方面，本论文构建了一个音乐领域的人工情感研究体系：从音乐情感心理模式的分析出发研究音乐情感的数学表示模型，基于音乐情感认知实验采用数据驱动的建模方法构建音乐情感认知模型；在情感认知基础上，基于情感语义的音乐检索、情感驱动的音乐合成等研究内容则构成为音乐情感交互技术的主体框架。在实践方面，音乐情感识别、音乐检索和音乐合成技术也是数字媒体和数字娱乐产业的重要支持技术，可有效应用于动漫制作、游戏开发、新媒体艺术作品创作以及非物质文化遗产的数字化保护工程中。本论文是一项计算机应用、音乐美学、人工智能、认知心理学等多学科交叉的研究工作，在音乐情感表示模型、音乐情感认知、音乐情感表达以及编钟乐舞的数字化保护工程等方面深入展开，包括以下主要内容： 1．在音乐学相关研究基础上，以模糊语义相似关系而不是隶属度函数作为最基本的出发点，提出以语言值计算模型对环序结构的音乐情感进行建模，建立音乐情感语言值系统的语法与推理机制，并通过语义认知实验获得音乐情感空间和情感相似矩阵的具体形式；这种模型符合音乐情感的心理模式，具有更广泛的适用性； 2．对基本特征易于解析的MIDI音乐文件，提出一系列高层特征的识别算法：基于音程统计法和改进BP神经网络定位主音轨，基于音调无关编码方式和字符比对的主题旋律提取算法，基于曲式分析理论的乐段分割算法； 3．在音乐心理学和音乐理论指导下设计音乐情感认知实验，通过基于动态变异算子的基因表达式程序设计算法，构建符合音乐情感认知行为模式
【图文】：

框架图,论文,框架,音乐合成

如此研究思路，如图卜4所示，本论文内容可分为四个部分:第示模型的研究;第二部分是音乐情感识别的研究;第三部分则研究;第四部分是基于例子的情感化音乐合成技术及其应用研

波形,音乐特征,任务图

乐片段;而对于一般的音乐检索，特征识别提供音乐的特征表示;面向情感化音乐检索，特征识别的任务则是表示音乐的主题旋律，提供音乐的摘要性信息。如图3一1所示为本论文主要关注的内容及其相互关系，其中虚线部分特征空间的构造及其应用将在音乐情感认知模型章节中阐述，，其余部分为本章的任务所在。图3一l音乐特征识别任务图3.2音乐文件格式与基本数据定义常用的音乐文件格式可分为三类:音频文件、MDII文件和模块文件。三种文件的特点及其比较如表3一1所示[8]l。音频文件记录了真实声音的波形采样数据，由于采样频率和深度的不同，对真实声音的记录效果也大相径庭，必须进行特定的数字音频处理，通过时域、频域、同态、线性预测编码等方法进行音符的检测切分，才能提取出相应的音高、音长、音强特征。因此，要从中提取出比较精确的音乐特征就相对困难，对于进
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP18

【引证文献】