本文選題：音樂特征組合　切入點：支持向量機　出處：《安徽大學學報(自然科學版)》2014年06期

【摘要】：音樂情感識別是音樂檢索的一個重要組成部分.基于音樂聲學特征分析,嘗試提取代表音樂聲學特性的時域、頻域、倒譜域的各種特征,并利用支持向量機(support vector machine,簡稱SVM)算法對中文音頻進行情感分類,以研究不同特征組合在音樂情感分類上的效果.通過對比各種不同特征組合的音樂情感識別效果,發(fā)現由4個時域特征、頻譜、幅度譜和相位譜組成的音樂特征對中文音樂情感分類的效果良好.
[Abstract]:Music emotion recognition is an important part of music retrieval. Based on the analysis of music acoustic features, try to extract the time domain, the frequency domain represents the acoustic characteristics of music, various features of cepstrum domain, and uses the support vector machine (support vector machine, referred to as SVM) algorithm of sentiment classification on the audio, in order to study the different features in the effect of music emotion classification. Through the comparison of various music emotion recognition effect of different features, found by 4 characteristics in time domain, frequency spectrum, amplitude spectrum and phase spectrum characteristics of music composition Chinese music emotion classification effect is good.

【作者單位】： 安徽大學計算機科學與技術學院;
【分類號】：TP18;TN912.34

【參考文獻】

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【共引文獻】

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