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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
本篇论文共
63
页,
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