基于HMM的音乐情感识别研究
情感的表达是音乐的本质特征,它不仅能体现作曲家的意念,也可以使聆听者产生相应的情绪变化。因此音乐情感识别对音乐检索,音乐合成,计算机智能谱曲以及音乐治疗技术有着重要的意义。本文在语音识别的基础上提出了基于隐马尔可夫模型(HMM)的音乐情感识别, 建立流行音乐数据库以及相应的情感认知模型,分析并提取总频谱和子带对数能量,带宽, 质心,子带幅度包络及其变化率等声学特征参数,并分类用不同参数对音乐进行情感识别。实验结果表明,在应用HMM 进行识别时，针对横、纵维度两种分类分别得到95.3％和75.5％的平均识别率。
音乐情感认知模型 情感特征参数 隐马尔可夫模型 情感识别
张伟 谢湘
北京理工大学信息科学技术学院电子工程系，北京,100081
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2007-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）