论文部分内容阅读
目的构造音乐情感分类器，为计算机理解情感提供途径。方法首先分析现有音乐情感模型，然后提取音乐情感特征并采用神经网络构造音乐情感分类器，最后采用相关反馈对分类结果进行标注并进一步训练分类器，直至训练样本的错误分类率在一定误差范围内。结果对测试样本进行情感分类，达到了最高89％的分类准确率，实现了音乐情感分类器的构建和音乐片断的情感标注。结论研究成果是音乐情感检索的基础工作，也可用于其他音频的情感识别和分类。