情感计算是智能计算兴起以来又一个研究热点，情感识别是情感理解、情感表达、情感生成等情感计算的前提和基础。继各种电子技术产生和发展之后，对音乐进行情感识别、或根据情感对音乐进行自然分类，成为人们关注的典型的情感识别研究领域。　　 本论文从音乐情感表示模型、音乐情感识别等方面深入展开，包括以下主要内容：　　 1、论文首先分析了音乐的声学原理、情绪的基本理论、音乐的情感信息特征及情感表示模型，为后续研究提供了理论支持。　　 2、论文基本特征易于提取的MIDI音乐文件，研究了主旋律音轨的提取算法，并提出了基于旋律的乐段分割算法。　　 3、论文对音乐情感识别正确率较高的模糊最近均值(FNM)识别算法进行了详细的分析，指出了原有算法中样本训练和识别过程中存在的问题，针对这些问题，本论文应用前面提到的乐段分割方法，对样本训练进行改进，在识别过程中应用了一种对特征加权的方法对FNM算法进行改进。　　 4、论文设计了音乐情感识别实验，通过实验结果对原有算法和改进算法进行比较，分析和说明改进算法的有效性。　　 本论文属于计算机应用、音乐美学、人工智能、认知心理学等多学科交叉的研究工作，对于提升数字媒体和数字娱乐产品的情感交互能力、推进情感化人机交互的研究工作具有重要意义。