基于音乐内容和歌词的音乐情感分类研究

• 作者: 邵曦 陶凯云
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐情感分类 CHI特征选择 潜在语义分析 多模态融合
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 184-187,193
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 4257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.08.039

摘要

针对音乐情感分类问题，为了弥补仅仅利用音乐内容进行音乐情感分类的单一模态分类方法的不足，文中提出了结合音乐内容和歌词的多模态音乐情感分类的方法。主要探讨了如何利用歌词对音乐进行情感分类以及结合歌词和音乐内容以达到提高分类准确率的效果。对歌词进行特征选择时，分别利用CHI特征选择算法和潜在语义分析( LSA)对歌词进行降维处理，有效去除了噪声，提高了分类效率。针对多模态融合问题，在传统的LFSM融合方法的基础上，提出了改进的LFSM融合方法，并通过实验验证了该方法的可行性；同时将该方法与其他传统的融合方法的分类效果进行了比较。结果表明，改进的LFSM融合方法的分类准确率最高，达到了79.51%，验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵曦	南京邮电大学通信与信息工程学院	27	90	6.0	8.0
2	陶凯云	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	5	1.0	1.0