基于TF-IDF的音頻和歌詞特征融合模型的音樂情感分析研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，音樂已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡亩嗝襟w資源之一。同時，音樂作為人類最重要的交流媒介之一，包含著豐富的情感信息，利用計算機技術(shù)來分析音樂的最為本質(zhì)和最高級的特征-情感對推動自然和諧的情感化人機交互和多媒體技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。
　　 本文圍繞如何提取音樂中的情感特征并利用這些情感特征對歌曲進行分情感類展開，重點探討了如何利用單一模態(tài)的歌詞信息資源和融合歌詞與音頻兩種模態(tài)的信息資源對音樂進行

2、情感分類。本文的研究工作主要包括以下部分：
　　 ①利用單一模態(tài)的歌詞特征對音樂按照情感進行分類。對歌詞的情感分類基于文本分類技術(shù)實現(xiàn)。在進行歌詞情感特征選擇時，改進了傳統(tǒng)的CHI特征選擇方法，提出了一種基于CHI差別的特征選擇方法，該方法利用同一特征對不同類別的CHI的差值選取區(qū)分能力強的特征。利用選取后的歌詞情感特征構(gòu)建了SVM分類器，通過實驗對比了傳統(tǒng)CHI方法和本文提出的改進的CHI方法的分類效果，驗證了新方法的有效性。

3、
　　 ②利用特征融合方法融合音頻和歌詞兩種模態(tài)數(shù)據(jù)對音樂按照情感進行分類。本文提出了一種基于TF-IDF的歌詞和音頻的特征融合模型。該模型首先將提取的音頻傳統(tǒng)低層特征映射轉(zhuǎn)換為音頻詞，生成與歌詞文本類似的詞袋模型，然后利用TF-IDF方法計算音頻詞的權(quán)重，再將歌詞特征和音頻詞進行串聯(lián)方式的特征融合，并利用融合后的特征構(gòu)建SVM分類器對音樂進行情感分類。首先通過實驗對比了利用音頻詞袋模型和傳統(tǒng)低層音頻特征的分類結(jié)果，之后又對比了