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歌词情感识别技术研究与实现的中期报告.docx


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该【歌词情感识别技术研究与实现的中期报告 】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【歌词情感识别技术研究与实现的中期报告 】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。“歌词情感识别技术研究与实现”的中期报告,旨在总结我们小组在这个研究项目中所做的工作和所取得的成果,以及展望后续的研究工作。:建立一种歌曲情感分类模型,可以对歌曲的情感进行自动分类和识别。为了达成这个目标,我们采用了以下研究方法:(1)选取合适的数据集:我们在网上搜索了多个公开的歌曲情感数据集,并对其中的数据集进行筛选和分析,最终选择了一个开源的数据集。(2)进行数据预处理:我们对所选数据集进行了数据清洗、去噪、去重等预处理步骤,并将处理后的数据存储到数据库中。(3)提取特征并进行特征选择:我们提取了歌曲的音频特征、歌词特征等多种特征,并采用相关性分析、PCA分析等方法选取了影响情感分类的关键特征。(4)建立情感分类模型:我们使用了多种机器学****算法,如SVM、RF、KNN等,对提取出的关键特征进行建模,并评估不同模型的性能和准确度。,我们取得了以下的一些成果:(1)完成了对一个歌曲情感数据集的预处理和存储,包括数据清洗、去重、去噪等步骤。(2)提取了多种歌曲特征,并针对每种特征进行相关性分析,选出了对情感分类影响最大的关键特征。(3)建立了几个情感分类模型,包括SVM、RF、KNN等,进行了测试和评估,结果表明SVM模型在准确率和召回率上表现最好。,但是我们认为还有很多工作可以继续深入进行,具体包括以下几点:(1)扩充数据集,提升模型性能:我们可以加入更多的歌曲数据,并使用更复杂的特征提取方式,以提升分类模型的性能和准确率。(2)优化模型算法和模型评估:我们可以尝试使用更复杂的机器学****算法,并对模型评估指标进行深入的研究和分析。(3)结合情感分析的实际应用:我们可以将情感分类模型应用到实际场景中,如音乐推荐、情感分析等领域中,以验证模型的实际价值和可行性。

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  • 时间2024-04-17