中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的近几年的《中国搜索引擎市场研究报告》中指出,网络音乐以其使用率一直位居中国互联网应用前三甲,大部分综合搜索引擎都已经提供针对音乐的垂直搜索功能。近年来有学者提出,用户偏向于使用描述音乐情感的词语来检索音乐,通过对情感的描述来检索音乐让用户觉得非常自然,并且能获得很高的满意度。作为音乐检索领域中的一种能获得较高用户满意度的检索方式,音乐情感检索具有很大的应用价值。音乐情感识别能够捕捉到人们对音乐的情感感知,对音乐情感检索具有极其重要的作用。近年来,音乐情感检索和音乐情感识别都取得了不少有价值的研究成果,也获得了越来越多研究者的关注。本研究分为两个部分：　　第一部分可以细划分为以下四个方面的工作：首先搜集并标注了1687首中文歌曲作为歌曲数据集；然后进行了特征提取、特征融合、特征选择等一系列特征处理；接着改进Adaboost.R2算法并获得Adaboost.RM算法,并使用audio+MIDI+lyric多模态特征集训练得到了本文的音乐情感回归模型；最后构建了一系列实验证明了本文音乐情感回归模型的有效性,并进一步探讨了不同模态的特征对音乐情感回归的贡献以及多模态特征融合的有效性。　　第二部分可以细划分为以下三个方面的工作：首先对第一部分的情感回归模型进行了泛化,也即使用第一部分的回归模型为2771首中文歌曲标注了PAD三维情感值；接着用这2771首带有情感标签的歌曲作为后台数据库,实现了对音乐的情感检索；最后开发了一个评价模块,邀请志愿者对模型泛化和情感检索的效果进行了评价。