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基于音频和歌词的音乐情感分类研究

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基于音频和歌词的音乐情感分类研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  · 研究背景及意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 本文研究内容第11页
  · 本文组织结构第11-13页
第二章 音乐情感理论与情感模型第13-20页
  · 引言第13页
  · 情感心理模型第13-16页
    · 离散形式的情感模型第13-15页
    · 维度形式的情感模型第15-16页
  · 情感认知模型第16-19页
    · 朴素贝叶斯分类器(NBC)第16-17页
    · 决策树第17页
    · k-近邻(KNN)第17-18页
    · 人工神经网络(ANN)第18页
    · 支持向量机(SVM)第18-19页
  · 本章小结第19-20页
第三章 音乐特征分析第20-33页
  · 引言第20页
  · 基于音频的音乐特征分析第20-27页
    · 音乐的基本要素第20-21页
    · 音乐的时域特征第21-23页
    · 音乐的频域特征第23-24页
    · 音乐的倒谱特征第24-27页
  · 基于歌词的音乐特征分析第27-32页
    · 歌词的向量空间模型(VSM)表示第27-28页
    · CHI特征选择方法第28-30页
    · 改进的CHI特征选择方法第30-31页
    · 潜在语义分析(LSA)第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 基于SVM的多模态音乐情感分类第33-47页
  · 引言第33页
  · 支持向量机(SVM)第33-42页
    · 最优分类超平面第34-35页
    · 线性支持向量机第35-39页
    · 非线性支持向量机第39-40页
    · 核函数及参数选择第40-41页
    · 支持向量机多分类方法第41-42页
  · 多模态融合方法第42-46页
    · 特征级联早融合法(EFFC)第43-44页
    · 线性结合晚融合法(LFLC_4)第44页
    · 子任务结合晚融合法(LFSM)第44-45页
    · 改进的LFSM融合法第45-46页
  · 本章小结第46-47页
第五章 多模态音乐情感分类系统的实现第47-57页
  · 系统整体框架第47-48页
  · 模块设计第48-51页
    · 音乐库的建立第48页
    · 预处理第48-49页
    · 音乐特征分析第49-51页
    · 分类模型第51页
    · 分类评价指标第51页
  · 实验结果与分析第51-56页
    · 基于音频的音乐情感分类(Audio-Only)第51-52页
    · 基于歌词的音乐情感分类(Lyric-Only)第52-54页
    · 基于音频和歌词的多模态的音乐情感分类(Audio+Lyric)第54-55页
    · 多模态融合方法的比较第55-56页
  · 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
  · 本文总结第57-58页
  · 未来工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文第62-63页
致谢第63页

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