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数字化音乐资源情感检索技术研究的中期报告.docx


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该【数字化音乐资源情感检索技术研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数字化音乐资源情感检索技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数字化音乐资源情感检索技术研究的中期报告本中期报告主要介绍数字化音乐资源情感检索技术的研究进展和实验结果。一、,我们采用了MagnaTagATune数据集作为实验数据集。该数据集包含了25,863首歌曲的音频文件和相应的标签信息。标签信息分为两种:音乐类型标签(如摇滚、流行等)和情感标签(如愉快、悲伤等)。,分别为时域特征、频域特征和时频域特征。时域特征包括了短时能量、过零率等;频域特征包括了梅尔频率倒谱系数()、色度频率等;时频域特征则结合了时域和频域的信息,包括小波变换系数、时频图等。(SVM)和多层感知机(MLP)两种机器学****模型进行情感识别。在SVM模型中,我们采用了线性核函数和径向基函数进行训练;在MLP模型中,我们使用了三层神经网络结构进行训练。二、实验结果我们将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集,分别用于训练模型和评估模型性能。实验结果如下:,结果表明时频域特征在情感识别中表现最好,其次是频域特征,时域特征最差。。结果表明,MLP模型相较于SVM模型,在准确率和召回率上都有较好的提升。,我们采用了时频域特征和MLP模型对数字化音乐资源进行情感检索,%%的召回率。相较于之前的研究成果,我们取得了一定的提升。三、结论本研究主要探讨了数字化音乐资源情感检索技术,通过实验有效的表明采用时频域特征和MLP模型相较于其他组合更加适用于实际生产情境下的数据挖掘研究。未来研究可以进一步探索情感识别算法的优化和深度学****模型的应用。

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  • 时间2024-04-16