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基于波形文件的音乐特征提取及其应用

基于波形文件的音乐特征提取及其应用

作者：韩庆蕾东北大学

学位级别：硕士

音乐作为人们精神上的一种思想表达开始广泛流行于人们的日常生活,早在东汉时期,许慎在中国的第一部系统的分析汉字的形状及来源的字典《说文解字》中按照是否需要人通过心灵想象创造来指明了声音和音乐之间的关系:“音,声也。生于心,... 详细信息

音乐作为人们精神上的一种思想表达开始广泛流行于人们的日常生活,早在东汉时期,许慎在中国的第一部系统的分析汉字的形状及来源的字典《说文解字》中按照是否需要人通过心灵想象创造来指明了声音和音乐之间的关系:“音,声也。生于心,有节于外,谓之音”。音乐受其自身来源特性的影响,和数学、物理存在着强烈的相关性,随着计算机自身计算能力的日渐强大和相关软硬件的研发周期逐渐缩短,计算机与音乐之间的关系也愈加紧密。本文着重于对音乐节奏检测的研究,在对前期基本特征的提取上,结合音乐信号相对于简单语音信号变化速度更快,因此提出了二阶差分过零率和三阶差分过零率来反应一段乐曲的变化趋势。在获得简单特征的基础上,在后续复杂特征估计的部分,本文从两个方面来讨论音乐的节奏,一个是音乐节拍的划分,另一方面是对音乐行进速度的估计。首先,本文先后从时域方面和频域方面对音乐进行分析,在给出了时域、频域、倒谱域以及功率谱之间的变换关系后,针对当前比较主流的对音频信号的基本特征提取方法,进行了相关的实验,获得了音乐的多种特征信息;随后,借鉴于CQT检测法将源分离方法与之进行结合,通过对音乐信号进行周期估计,实现了节拍点的相对位置的获取;通过对隐含马尔科夫模型的构建和算法实验,创造性的运用隐马模型对快速音乐、慢速音乐和中速音乐来进行检测识别;最后,结合实际生活的应用要求,将提取到的特征作为依据实现对舞蹈机器人的控制。本文完成了从波形文件中提取基本音乐特征,对其中所蕴含的深层节奏特征进行的研究工作也取得了阶段性进展。论文对未来进一步深入研究的内容及算法的改进方向也给出了思路。

关键词：波形文件音乐特征提取音乐节奏源分离隐含马尔科夫模型

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基于特征向量的音乐情感分析的研究

基于特征向量的音乐情感分析的研究

作者：胡冰洁西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着当今社会的迅速信息化,各种多媒体信息资料飞速发展。音乐作为一门艺术,已经成为人类生活中必备的部分。一直以来,音乐都是人们表达情感的渠道,可以为欢乐而歌,可以为悲伤而唱。如今纸上的音乐已经不能够满足音乐的保存、检索以及... 详细信息

随着当今社会的迅速信息化,各种多媒体信息资料飞速发展。音乐作为一门艺术,已经成为人类生活中必备的部分。一直以来,音乐都是人们表达情感的渠道,可以为欢乐而歌,可以为悲伤而唱。如今纸上的音乐已经不能够满足音乐的保存、检索以及音乐人之间的交流。随着信息时代的到来,计算机音乐的研究成了一个新的课题。让计算机完成我们人类能够完成的事情一直是人们试图努力的方向。目前,我们可以通过计算机进行音乐的播放、制作和存储等,通过计算机对音乐的情感进行分析也渐渐兴起,使计算机能够通过“听”音乐自动识别出音乐所表达的情感。本文就音乐情感自动分析做了深入的研究。本文的音乐情感分析模型由三个部分构成:音乐特征向量模型、音乐情感模型和分类认知模型。音乐特征向量模型是由从音乐中提取的一些特征组成的一个八维向量。在音乐特征向量模型的部分,本文在介绍了旋律面积的概念之后,定义了音乐能量的概念,并提出了自己的方法,即利用音乐能量为音乐划分乐段,针对每个乐段使用数字音乐特征提取技术提取乐段的速度、旋律的方向、力度、节拍、节奏变化、大三度、小三度和音色等八个特征,然后利用音乐情感模型和分类认知模型对每个乐段的情感进行分析。音乐情感模型是音乐情感的描述,本文介绍了几种研究者常用的音乐情感模型,包括Hevner情感环、Thayer情感模型和情感语义模型等等,并对这些模型的优缺点进行了比较。我们将Hevner情感环与情感语义模型相结合,得到了由Hevner情感环中的八大类情感描述所构成的情感向量模型,并将该模型作为本文实验所用的情感模型。分类认知模型是通过算法将音乐特征模型映射到情感模型,即分类认知的过程是一个模式识别的过程。在分类认知模型部分,简单介绍了几种模式识别方法并对它们的优缺点进行对比之后,选用BP神经网络作为本文的认知模型。针对音乐情感分析的需求,本文对BP神经网络的学习过程做了改进,使其能够更加符合音乐情感分析的主观性的特点。最后,本文将上述三部分自然地结合起来,构成了一个完整的音乐情感分析模型。之后,对该模型的功能和性能进行了实验验证,并将实验结果与已有研究的实验成果进行比较,结果显示,使用本文所提出的方法构建的音乐情感分析模型能够较好地对数字音乐进行情感分析,并且与已有成果相比,具有更高的准确率。

关键词：音乐情感识别音乐特征提取特征向量 MIDI

基于RGB-LED混光的音乐特征控制及总线集成方法研究

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基于RGB-LED混光的音乐特征控制及总线集成方法研究

作者：马颖捷上海应用技术大学

学位级别：硕士

目前随着LED技术与汽车电子技术的快速发展和人们生活水平的提高,汽车内部的LED系统不仅作为外观件成为汽车造型及整体外观的一部分,也从基本的内部照明功能延伸至舒适及个性化领域,并且汽车室内照明的技术也越来越得到重视。氛围灯作... 详细信息

目前随着LED技术与汽车电子技术的快速发展和人们生活水平的提高,汽车内部的LED系统不仅作为外观件成为汽车造型及整体外观的一部分,也从基本的内部照明功能延伸至舒适及个性化领域,并且汽车室内照明的技术也越来越得到重视。氛围灯作为一种新型灯种,对车内LED氛围灯的控制大多数为整体控制,控制形式单一,并且RGB色彩显示也不够准确。因此为了满足消费者的多样化需求,以氛围灯为主体的灯光色彩与音乐互动而形成的车内智能环境控制设备已成为汽车内饰的主要研究方向。本文研究了RGB-LED的精确混光方式与老化补偿,灯光实时控制以及灯光颜色匹配的音乐特征提取与控制,以及满足整车系统的信号总线集成。首先,研究了线性RGB模型所存在的基色热耦合问题,提出了一种基于基色占空比的非线性混色模型,实验证明该模型缩小了理论值与实际测量值误差,此外研究了RGBLED的老化问题,实施补偿方案。其次,研究了MIDI文件的音乐特征量提取,并通过提取的特征参数进行主旋律贝叶斯分类器模型的设计和监督学习,对于模拟量的音乐信号,通过小波变换进行和弦识别,获取的这些特征量用于实现RGB的音乐特征控制。再次,分别设计了车身控制模块,CAN/LIN网关与子控制器,进行系统CAN/LIN总线集成与功能实现,在软件方面,设计蓝牙APP用来模拟传感器信号以及控制器,并设计CAN总线与LIN总线的网络通信矩阵。最后,通过实物搭建与总线协议分析仪进行了功能验证,验证结果证明了系统的有效性与可靠性。

关键词： RGB-LED 混光控制音乐特征提取 CAN总线 LIN总线

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基于DBN的多特征融合音乐情感分类方法

计算机系统应用 2017年第9期26卷 158-164页

作者：龚安丁明波窦菲中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266580

本文在音乐情感分类中的两个重要的环节:特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体操作方式是用音色特征与韵律特征相结合作为音乐情感的符号表... 详细信息

本文在音乐情感分类中的两个重要的环节:特征选择和分类器上进行了探索.在特征选择方面基于传统算法中单一特征无法全面表达音乐情感的问题,本文提出了多特征融合的方法,具体操作方式是用音色特征与韵律特征相结合作为音乐情感的符号表达;在分类器选择中,本文采用了在音频检索领域表现较好的深度置信网络进行音乐情感训练和分类.实验结果表明,该算法对音乐情感分类的表现较好,高于单一特征的分类方法和SVM分类的方法.

关键词：音乐情感分类深度学习深度置信网络音乐特征提取特征融合

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艺术体操动作辅助编排系统

计算机辅助设计与图形学学报 2008年第2期20卷 201-206页

作者：孙守迁王鑫刁在箴邓春燕浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 华中师范大学体育学院武汉430079

针对艺术体操个人项目与集体项目编排的特点,采用运动捕获技术、运动编辑和合成技术以及音乐特征提取等技术,开发了艺术体操动作辅助编排系统.该系统可以对个人和集体动作编排的整个流程进行辅助,从而缩短动作编排时间,拓宽教练员创作空... 详细信息

针对艺术体操个人项目与集体项目编排的特点,采用运动捕获技术、运动编辑和合成技术以及音乐特征提取等技术,开发了艺术体操动作辅助编排系统.该系统可以对个人和集体动作编排的整个流程进行辅助,从而缩短动作编排时间,拓宽教练员创作空间,提高动作编排质量.

关键词：艺术体操运动合成音乐特征提取 CAD 计算机动画

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基于Web2.0的数字音乐图书馆

计算机工程 2009年第13期35卷 258-260,279页

作者：赵大朋王朝坤郑伟刘冰洋王建民清华大学软件学院信息系统与工程研究所北京100084

针对现有数字音乐图书馆系统在音乐展现方面的不足,设计一个基于Web2.0技术的数字音乐图书馆体系结构,能有效支持音乐内容数据和特征数据的交互式学习。实现一个基于上述体系结构的数字音乐图书馆原型系统MusicSpirit,通过应用Ajax和Web... 详细信息

针对现有数字音乐图书馆系统在音乐展现方面的不足,设计一个基于Web2.0技术的数字音乐图书馆体系结构,能有效支持音乐内容数据和特征数据的交互式学习。实现一个基于上述体系结构的数字音乐图书馆原型系统MusicSpirit,通过应用Ajax和Web2.0技术基于内容地展现音乐数据。实验结果表明该系统能有效提高数字音乐素质教育的效率。

关键词：数字音乐图书馆 Web 2.0技术数字音乐格式音乐特征提取

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音乐情感识别模型研究

音乐情感识别模型研究

作者：严洁杰西安建筑科技大学

学位级别：硕士

音乐作为人类生活的重要组成部分,可以传达情感和调节听众的情绪。情感是音乐的本质特征,而音乐与情感之间的关系已成为许多学术研究的主题。该研究涉及许多不同的领域,包括哲学、音乐学、心理学、生物学、人类学和社会学。当下,随着信... 详细信息

音乐作为人类生活的重要组成部分,可以传达情感和调节听众的情绪。情感是音乐的本质特征,而音乐与情感之间的关系已成为许多学术研究的主题。该研究涉及许多不同的领域,包括哲学、音乐学、心理学、生物学、人类学和社会学。当下,随着信息技术和人工智能的飞速发展,音乐情感识别研究进展迅速,成为数字音乐领域的重要研究方向之一。本文对音乐情感识别模型的构建和应用进行研究,其主要研究工作如下:（1）音乐特征分析技术的研究:通过分析MIDI文件的结构组成,提出基于音频特征改进的轮廓线算法识别乐曲的主旋律,并在此基础上提取出乐曲的情感特征并进行标准化处理,作为分类模型的输入。（2）音乐情感识别模型的建立:根据数据规模建立情感心理模型,使用四类基本情感作为音乐情感分类的结果。选用支持向量机分类器机构建情感多分类模型,并用粒子群算法对模型参数进行优化。（3）音乐情感识别模型的应用:研究基于情感识别的舞台控制方法。通过乐段情感划分技术,将乐曲分成数个乐段,并对乐段的情感进行识别,最后使识别结果与设计好的灯光方案一一匹配,将情感识别技术应用于舞台灯光控制。论文收集了231个音乐片段,并进行人工标注训练分类器;在主旋律提取、音乐情感特征分析基础上改进了分类模型,并将识别模型应用于舞台灯光控制,取得了良好的仿真效果。对比实验和舞台灯光控制应用结果表明,所建立的识别模型在分类精度和测试时间上均有较好的表现,能为舞台灯光设计提供有效参考。

关键词：情感分类模型音乐特征提取舞台灯光

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音乐歌单生成系统的设计与实现

音乐歌单生成系统的设计与实现

作者：陈爽北京邮电大学

学位级别：硕士

随着数字音乐产业的发展,歌单在音乐平台消费中扮演着越来越重要的角色。但目前大多热门歌单仍由人工创建,不仅耗时,还需音乐知识,因此需要一套生成系统来高效地创建歌单。这时主流的推荐算法在缺乏用户数据以及推荐新项目的情况下并不... 详细信息

随着数字音乐产业的发展,歌单在音乐平台消费中扮演着越来越重要的角色。但目前大多热门歌单仍由人工创建,不仅耗时,还需音乐知识,因此需要一套生成系统来高效地创建歌单。这时主流的推荐算法在缺乏用户数据以及推荐新项目的情况下并不适用,而解决这类冷启动问题的办法一般是分析歌曲共有的语义属性,建立音乐与标签的关系。但对于语种、风格、场景、情感和主题等不同的标签,又存在着“语义鸿沟”等诸多难题,且以往人工设计的短时音频特征不足以解决这样的多标签分类问题,需要找到有效的音乐特征提取方法。为了解决上述问题,本课题主要完成的工作如下:1.设计了一种语义更丰富的音乐特征提取算法。通过利用垂直滤波器来提取梅尔声谱图中音色相关信息,利用帧级注意力机制提取出长短时依赖信息,利用分层组合提取出不同层所包含的信息,利用元数据等信息拼接得到多维音乐特征,以此实现音乐相关特性的充分挖掘,并在AotM-2011数据集上验证了模型性能,算法的PR-AUC指标相对以往最优模型提升了 0.29%。2.设计了一种更精确的音乐自动标记算法。通过自上而下的方式捕捉音乐与层次结构中每个标签之间的关联,建立了不同层次之间的依赖关系模型,同时设计了一种结合全局和局部损失的混合方法,并利用投票机制来计算歌曲各片段的综合评分,从而得到歌曲和歌单更精确的标签,并在FMA数据集上验证了模型性能,算法的ROC-AUC指标相对以往最优模型提升了 2.28%。3.设计了一种歌单自动生成方案。根据输入的不同分为两种情况:其一,已知歌单标签,根据歌曲热度等外部因素来生成歌单;其二,以歌搜歌,利用其特征向量,进行歌曲的相似度搜索,从而填充歌单,实现歌单的自动生成。然后基于上述方案实现了相应的歌单生成系统,并通过算法组件封装和前端页面展示等方面验证了其有效性。

关键词：歌单生成音乐特征提取音乐自动标记层次多标签分类

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音乐情感识别方法的研究

音乐情感识别方法的研究

作者：赵健谕辽宁大学

学位级别：硕士

音乐情感识别（Music Emotion Recognition, MER）技术是利用计算机分析和处理音乐特征,研究音乐特征空间与情感空间的映射关系,实现对音乐所表达情感的认知过程。近年来随着人机情感交互技术的广泛应用,音乐情感识别成为研究热点。 ... 详细信息

音乐情感识别（Music Emotion Recognition, MER）技术是利用计算机分析和处理音乐特征,研究音乐特征空间与情感空间的映射关系,实现对音乐所表达情感的认知过程。近年来随着人机情感交互技术的广泛应用,音乐情感识别成为研究热点。现有的音乐情感识别方法存在以下两点不足:第一,音乐所表达的感情色彩是随着乐曲的播放不断变化的,基于整首音乐的分析难以准确的表达音乐情感的跌宕起伏;第二,基于音符的音高、音长、音强来分析音乐情感,难以体现音乐的灵魂和内涵。为此本文提出一种分段式音乐情感识别方法。主要工作如下: 1、根据音乐的组织结构,给出了一种音乐模型。音乐由若干个具有独立情感语义的乐段构成,乐段由若干个小节构成,小节由音符序列构成,音符具有音高、音强和音长三个特征。为了体现音乐情感跌宕起伏的变化,本文的音乐情感识别是建立在乐段的基础之上的。通过对基本乐理知识的研究,以小节为单位,利用音符的特征提取小节的特征,再根据小节特征将音乐划分为独立的乐段,最后利用乐段的情感识别音乐的情感。 2、提出了一种将音乐划分为若干独立乐段的方法。通过对MIDI文件格式的分析,从MIDI文件中解析出音符的音高、音长、音强特征,并根据音高和音强的信息熵提取主旋律音轨,从而得到主音轨中的音符特征,再利用音符特征提取小节特征,构成小节的特征向量,并利用向量夹角余弦判断若干相邻小节特征向量间的相似性,从而把乐曲划分成若干个独立的乐段。 3、为了能够更准确的把握音乐的情感内涵,本文抓住乐曲中音符的变化规律,提取乐段的音程、旋律、力度、节拍、节奏、速度等特征,并利用BP神经网络识别乐段的情感。根据Thayer情感模型用向量的形式表示音乐的情感,通过统计某种情感在整首乐曲中出现的比例和具有该类情感的乐段长度之和占乐曲总长度的比例,确定整首乐曲的情感。实验结果表明,这种分段式音乐情感识别方法,更符合音乐的组织结构,能够满足音乐感情跌宕起伏的要求,具有较好的识别效果。

关键词：音乐音乐特征提取音乐情感识别 BP神经网络