音乐情感的计算机分析与自动识别技术研究

摘要

随着计算机、多媒体等信息技术的发展，人们对人机交互能力的要求不断提高，情感信息处理已经成为提高人工智能水平的一个重要课题。音乐作为最重要的多媒体形式之一，有关计算机音乐研究和应用技术受到了广泛关注。尤其是音乐作为人类最重要的交流媒介，携带着丰富的情感信息，计算机音乐情感分析和交互技术更是受到了高度重视。本文基于以上背景，对音乐情感识别的相关技术做了较为详细的分析与研究，并在最后对其应用系统进行了设计和实现。 论文在音乐情感识别方面的研究主要体现在三个部分： 首先，论文在对音乐的主旋律识别技术做了较为深入的研究和改进的基础上，成功地构建了音乐特征空间模型。通过深入分析MIDI文件格式，提取出MIDI音乐文件各旋律音轨的音符特征参数(时值、音高、音强等)，并基于对各音轨音符序列的音程(音强绝对差值)统计，本文给出一种改进型的BP神经网络算法，从而实现了对主旋律音轨的自动定位。最后对音符参数做时间轴统计处理，作为表达音乐情感的特征矢量模型，并通过实验验证了该模型的可行性。 其次，基于以上特征空间的特征参数以及情感空间的情感标注，论文着重研究了音乐情感的计算机自动识别模型，并基于MATLAB平台成功实现了自动识别系统的设计与仿真。本文提出了一种利用BP神经网络算法的自动识别模型。通过将它与统计分类算法进行测试对比分析，实验结果验证了本文设计的BP网络在音乐情感识别方面的有效性。 最后，本文进行了基于音乐情感识别的应用系统的研究。在前面所构建的音乐情感自动识别系统的基础上，本文提出一种经由情感驱动的舞台灯光控制平台，并通过MATLAB对其进行设计仿真，实验结果验证了此平台的可实现性。