基于DBN和SVM的非遗民乐情感分类研究

发布时间：2020-04-12 00:14

【摘要】：非遗民族音乐因其潜在的文化艺术及商业价值,逐渐受到广泛的关注。伴随着国民经济的发展,艺术形式愈发多样,给非遗民族音乐带来的文化冲击也随之而来,部分非遗民族音乐甚至陷入了失传的窘境。目前,对非遗民族音乐的研究如数家珍,本文基于深度置信网络(DBN),以融合特征作为网络输入,提取了用于情感分类的高层特征,提高了非遗民乐情感分类精度。主要研究工作如下:(1)根据现有音乐情感模型,结合非遗民族音乐的特殊背景,本文建立了符合非遗民族音乐情感表达的情感模型;根据国家级非物质文化遗产名录,收集并整理了1903个非遗民族音乐片段,建立了包含4种情感属性的非遗民族音乐库。(2)根据非遗民族音乐的情感表达特性,提取了能体现音乐音调、音质、音色及音乐时频域属性的融合特征,在音乐分类实验中,通过与提取的传统特征对比,证明了融合特征的有效性和优越性。(3)以融合特征作为输入,利用改进的深度置信网络提取音乐样本的高层特征,结合支持向量机(SVM)实现非遗民族音乐的情感分类。其中深度置信网络的改进主要是通过添加Dropout层、改变网络中权值及偏置的更新原则实现的。通过与传统分类方法的对比实验,发现利用本文提取的融合特征,结合DBN和SVM的分类模型能够得到更好的音乐情感分类效果,分类准确率达到了74.3%。
【图文】：

西北大学硕士专业学位论文，利用平面 C 划分样本点可以实现不同类别样本点之间距抗扰动能力随之也更强，这在一定层面体现了平面 C 的为最佳超平面。将空间里的超平面记作( )w ,b，若超平面训练出正确的分类，则应满足：( )yb 1TiwX样本一侧的输入样本数据集X 中的任意一个样本iX ，都在法向量上的投影到原点的距离大于阈值 c 时，若将该样此时 1iy ，且值 c 的大小应该满足公式 wXcT。

第二章 基础理论络(DBN)络（Deep Belief Networks, DBN）和 CNN 一样是一应的输入进行学习，得到更抽象更高层的特征。深度下的机器学习模型，但在实际运用中往往会将 DBNM 实现样本数据特征无监督的正向传播，再通过有监图 8 是一个典型的深度置信网络结构模型图，，主要包 DBN 的模型图中可以看出，它主要是由多个 RBM 见层和隐含层的重构过程及 RBM 的训练过程，在 D
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：J607;TP391.1;TP18

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本文编号：2624023