音乐情感分类新算法:基于特征词位置的深度学习方法
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更新于2024-08-29
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"该文提出了一种基于特征词位置因素的音乐情感智能分类算法,主要应用于音乐情感分析领域。文章探讨了歌词文本中特征词的位置对音乐情感分类的影响,并使用层次分析法(Hierarchical Analysis Method)来确定特征词在不同位置的权重。通过对歌词特征向量的修正以及与音频特征向量的多模态融合,利用深度置信网络(Deep Belief Network)进行已有监督训练,分析融合特征向量与音乐情感之间的关系。实验结果显示,该算法在五种音乐情感样本上的最低准确率为80.1%,平均准确率为83.5%,表明其在音乐情感分类上的性能优越,具有较高的有效性和可行性。"
文章详细介绍了音乐情感分类的研究背景和重要性。随着移动网络音乐用户规模的扩大,音乐软件的个性化推荐功能,如情感分类,成为提升用户体验的关键。音乐情感分析需要将各种数据形式,包括歌词文本和音频信号,转化为可处理的数字形式。传统方法通常依赖于音频特征如节奏和音色,而本文则关注歌词中的特征词位置。
作者运用层次分析法对歌词中特征词的位置进行权重分析,这是对现有方法的一个创新性补充。层次分析法是一种定性和定量相结合的决策分析工具,能够处理复杂系统中的多目标、多层次决策问题。通过对特征词位置的权重分析,可以更准确地捕捉歌词中的情感信息。
接着,通过多模态融合技术,将歌词特征向量与音频特征向量结合起来。这种融合策略可以综合考虑音乐的声学信息和语义信息,增强情感分类的准确性。深度置信网络作为监督学习模型,被用来训练和分析融合后的特征向量,以此建立音乐情感与特征向量之间的关联模型。
实验部分,文章对比了采用位置因素修正的算法与未采用修正的算法,结果显示,基于特征词位置因素的算法在五种情感分类任务上的准确率显著提高,证明了该方法的有效性。这种算法的高准确率和良好的性能,使其在音乐推荐系统和情感识别应用中具有广阔的应用前景。
这篇论文提出的音乐情感智能分类算法结合了层次分析法、多模态融合和深度学习技术,为音乐情感分析提供了一种新的有效方法,对于提高音乐推荐系统的精准度和用户体验具有重要意义。
2022-06-16 上传
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