音乐情感分类的多模态融合与深度学习方法探讨

本周的IT行业周报由张章撰写于2017年10月11日，主要聚焦在音乐情感分类的研究方法及其应用。文章标题为《基于多模态融合的音乐情感分类方法研究》，强调了在音乐分析中，采用多模态（结合歌词和音频）的优势，可以提高情感分类的准确性，因为这种方法类似于人类使用多种感官同时感知音乐，能捕捉更丰富的信息。 研究的核心是探索歌词和音频这两种模态在音乐情感表达中的互补作用。文章提到，传统的音乐情感分类中，低阶特征如Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)、oscillatory spectral contours (OSC)以及音乐韵律、节奏等对情感识别有良好效果。同时，论文引用了Russell提出的VA情感空间，将音乐情感分为四种基本类型：快乐、愤怒、悲伤和放松，通过Valence（情感极性）和Arousal（情感强度）两个维度来衡量。 在特征提取方面，作者着重于歌词的情感表达，通过情感区分度的词语过滤和半监督的循环自动编码器(RAE)技术，捕捉到歌曲句子中词语的情感信息。对于音频特征，采用了多模态投票的Hough森林方法，结合时间对齐的歌词和音频特征，在Hough投票空间中融合信息，提升了情感分类的精确度。 为了处理不同模态特征的异构性，论文提出了一种扩展的多模态局部线性嵌入(LPP)算法，它将两种模态的学习映射到共享的隐式空间，增强了相同情感类别下不同模态特征之间的相似性，便于模态间信息的互补和整合。最后，作者提出了基于多模态k近邻和图学习的情感分类策略，通过跨模态特征的相似度传播，实现了更精准的情感识别。 此外，文章还提到了多模态技术在其他领域的广泛应用，如Rasiwasia的工作，暗示了音乐情感分类只是多模态技术在艺术与技术交叉领域的冰山一角，未来可能有更多的创新和发展等待挖掘。 这篇报告深入探讨了音乐情感分析中的多模态融合方法，并展示了如何通过深度学习和特征融合技术提升音乐情感分类的性能，这对于音乐推荐系统、音乐创作甚至音乐治疗等领域都有着重要的实际意义。