音乐情感

摘要： 在小学教育时期,音乐课程不仅是占比极大同时也是一门非常注重体验的学科,只有加强学生对音乐的心理体验和感官体验,才能引发学生对音乐情感和音乐内涵的共鸣,进而达到培育学生音乐核心素养的目的。基于此,教师应该将音乐课程与多样化的体验式教学手段有机整合,调动学生深度探索音乐的积极性,从而引领学生在音乐中寻找快乐的源泉,下面我们就针对小学音乐体验式教学展开简单探究。

摘要： 本文主要介绍情感、气息与美声演唱的关系,通过专业的研究与调查,分别找出情感与气息对美声演唱的具体影响,从情感角度上看,良好的情感表达会有助于掌控美声演唱的歌词、更好地展现音乐情感等;针对气息调整来说,情感能有效提升丹田的控制力、科学把控演唱节奏等,借用对情感与气息的适宜完善,可有效探索出其对美声演唱的价值与影响。

摘要： 乐谱不仅是音响生成的重要依据,也蕴藏着作曲家的思想情感。本文对肖邦幻想即兴曲的乐谱文本和音响文本两方面进行分析,选取三位演奏家的音响版本进行可视化研究,并总结其带给我们的启示。

摘要： 音乐教学对于学生的审美能力、创新能力等都有一定的提升作用。然而当前在非艺术类中职学校中,音乐这门学科的地位一直得不到重视,学生的音乐素养也普遍偏低。如今,单一能力的人才越来越不适应社会的发展,社会需要德智体美劳全面发展的人才。为此,教师要及时发现学生音乐素养培养过程中存在的问题,积极探索改善策略从而提升学生的音乐素养变得非常关键。

摘要： 兴于诗,立于礼,成于乐。音乐学科所表现出的教育价值,不仅仅是提升学生的音乐情感和审美能力,还在于其蕴含的德育功能。教师以音乐来滋养学生心灵,传播社会主义核心价值观,引导学生形成良好的情感、态度和价值,培养学生的音乐学科核心素养。

摘要： 正所谓“凡音之起,由心生也”,人对音乐的认知不能仅局限于铜锣鼓钹、笙琴笛箫等乐器的操弄,而要上升至音乐情感、音乐情绪、音乐情思等主观心理要素的反应层面,以及面对不同音乐类型所形成的心理感知。从这一角度出发,广义的“音乐类型”探讨范围可扩展到“一切自然之声”的范畴,相对应的,也应进一步丰富音乐认知主体,包括人类在内的所有生物、生命体都会在不同程度上感受到音乐的影响。

摘要： 文章分析了音乐元素与服装表演艺术之间的融合,通过阐述音乐在服装表演艺术中运用的起源,剖析音乐元素与服装表演艺术之间相辅相成、密不可分的关系,得出音乐元素能够强化服装表演艺术的情感表达、丰富服装表演艺术的编排创意、诠释服装表演的内容和内涵等结论。通过音乐价值元素在服装表演中的多元化体现,使服装表演的气氛更加活跃、情感表达更加丰富,表演效果达到最佳。

摘要： 中国民间音乐是我们最熟悉、最贴近生活的音乐,是我们本民族的音乐。其民间音乐最难的点不仅仅在于它的技术方面,还在于它对于感情方面的处理和把握。这不仅需要我们了解一定的音乐风格背景的相关基本知识,还需要掌握一定量的最基本的音阶、调式调性等结构;其次还应该掌握触键方式、气息、强弱对比等关键因素,并且结合多次的舞台演奏经验,这样才能更好地掌握中国民间音乐的特点。以崇敬的心态认真学习中国民族民间音乐,不仅是一个艺术学者所必须拥有的素质,更是一个中国人发扬自己民族灿烂文化的必要前提。本文将从储望华改编的钢琴曲《二泉映月》的创作背景、曲式分析、艺术特征等方面来研究探讨如何掌握中国民间音乐的感情色彩。

摘要： 在小学音乐教学中,教师可以将抽象的乐理知识融入趣味性的游戏之中,激发学生对音乐的兴趣,让孩子们主动进行探索性学习。同时,教师要给学生创造表现的机会,鼓励创造性地进行表演唱,抒发内心情感,满足孩子们音乐表现的欲望。

摘要： 音乐素养是指一个人对音乐的基本感觉,它包括很多方面的内容,如对音乐节奏的把握力、对音乐情感的感受力和创造力等。小学生的音乐素养形成需要一个长期的过程,在音乐学习中,如果不能让自己在生活中看到美好,如果不能提升自我的审美情趣,那么学习就是无效的。

摘要： 本文试图从音乐的情感类别及心理尺度上，考察不同情感的音乐对混响感的感知存在怎样的影响。选定3个估感指标作为音乐情感基本因子，得到99个片段在各因子的心理尺度以及混响感分布情况。本文作为音乐情感对混响感感知的影响初探工作，验证了情感的变化对混响感感知是存在影响的，且情感的不同属性对混响感的影响规律不同，发现不同的情感指标对混响感的影响存在很大的差异，混响感随着音乐情感的愉悦程度增加而下降，且存在一个下限，随着神圣感的增强，混响感将会增加。

摘要： 音乐能激发人的情感，音乐的情感跟踪在音乐机器人，音乐情感检索方面都起到很重要的作用。然而由于音乐特征比较复杂，情感分析存在主观性等等，这些原因导致这方面的研究困难很大。提出了一种新的方法采跟踪MIDI音乐的情感变化，首先选取若干个音乐片段再利用刘等人提出的模糊分类方法进行分类，然后拟合出情感曲线，从而预测出各个小段的情感变化情况。最后通过实验证明，该方法是有效的，可行的。

摘要： 歌唱是语言和情感表达最优美的形式，其目的和要求是使学生通过歌唱，用歌声诠释歌曲内容，传达自己情感，感染别人的思想，达到共同陶冶灵魂，培养良好的精神情操，提高文化素养与审美能力，促进身心健康与人格健全。本文侧重从歌唱教学的语言角度，提出教学中应注重对学生语言基础的培养，教会学生以标准的普通话，准确的咬字发音，真挚的音乐情感进行歌唱，并提出在歌唱教学中实施语音训练的具体方法。

摘要： 本发明涉及智能音乐生成技术领域，尤其涉及基于深度神经网络和音乐元素驱动的情感音乐生成方法。所述方法包括：获取用户指定的情感类型，并转换为对应的音乐元素特征；将音乐元素特征输入预先建立和训练好的情感音乐生成模型，得到对应的情感音乐序列；对情感音乐序列进行解码及合成处理，得到情感音乐。本发明使用人工智能算法生成音乐，并将情感因素融入智能音乐的生成系统中，以提升智能音乐的艺术感染力和情感渲染力；并且情感音乐生成不依赖大量的人工标记音乐数据。

摘要： 一种用于情感音乐推荐和创作的方法、系统和介质。识别听者的当前情感状态和目标情感状态，并且生成诸如音乐播放列表的音频流，目的是实现听者的情感状态从当前状态到目标状态的受控轨迹。音频流由使用来自听者和/或其他用户的数据训练的机器学习系统生成，所述数据指示特定音频片段或具有特定特征的音频片段在实现期望情感轨迹方面的有效性。音频流作为听觉刺激呈现给用户。可以基于在暴露于听觉刺激之后在听者中引发的情感状态改变来更新机器学习系统。随着时间的推移，机器学习系统获得对音乐与人类情感之间的关系的稳健理解，并且因此机器学习系统还可以用于创作、母带处理和/或改编被配置为在听者中引发特定情感反应的音乐。

摘要： 本发明公开了一种通过音乐情感识别视频广告的方法，包括：S1获取音乐文件集，并根据Valence‑Arousal二维空间对音乐文件集中的音乐文件打分，得到各音乐文件的V‑A真值；S2分别提取音乐文件集中音乐文件的特征，使用音乐文件的特征作为输入、V‑A真值作为输出对音乐情感识别模型进行训练，完成音乐情感识别模型的搭建；S3获取配乐的待识别视频，并每间隔一定时间作为一个节点提取音乐特征；S4将提取的音乐特征输入训练好的音乐情感识别模型得到相应节点的V‑A预测值；S5根据得到的各节点的V‑A预测值对视频中的广告进行识别。基于音乐计算数据较视频更小，差异性更突出，因此该方法效率和识别率都更高，能够节省时间的同时节省计算资源和人力资源。

摘要： 本发明提供一种基于seq2seq算法的音乐和词语的情感语义匹配方法，以情感作为音乐和词语的共同语义构建了两者的语义匹配机制，构建音乐‑词语数据集，使用seq2seq算法将音乐转化为文本，将转化后的文本和数据集标注的词语进行语义匹配度，进而得到音乐和词语的语义匹配度，并通过实验验证了词语的近义文本和目标音乐的语义匹配情况。实验结果表明该方法可以满足用户使用和目标音乐情感匹配的词语进行检索。

摘要： 本发明涉及一种基于人体舞蹈情感的音乐选择方法，包括以下步骤：步骤(1)、输入舞蹈动作的实数矩阵，采用自动编码器和卷积神经网络获得舞蹈动作的深度特征；步骤(2)、在步骤(1)得到的深度特征上，利用前馈神经网络回归出舞蹈动作的情感坐标；步骤(3)、遍历舞蹈序列与音乐，计算音乐情感坐标与舞蹈情感坐标的距离，选择出累加距离最小的多首歌曲，利用舞蹈动作蕴含的情感选择音乐，使选择的音乐符合对应的情感。采用了自动编码器和卷积神经网络获得舞蹈动作的深度特征；在深度特征上，利用前馈神经网络获得舞蹈动作的情感坐标；再根据本方法提出的情感匹配算法选择音乐。本发明的方法能够选择符合动作情感的音乐。

摘要： 本申请公开了一种音乐情感识别方法、装置、计算机设备及计算机存储介质，涉及人工智能技术领域，可以提高音乐情感识别精度。所述方法包括：从音频样本数据中提取音频特征数据；将所述音频特征数据输入至卷积神经网络进行训练，得到情感分类模型；通过所述情感分类模型将音频特征数据分类为各个情感维度的局部平移不变特征；将所述不同情感维度的局部平移不变特征输入至递归神经网络中进行训练，得到音乐情感识别模型，所述音乐情感识别模型中记录有局部平移不变特征在各个情感维度上的音乐情感识别结果；通过所述音乐情感识别模型对待识别音频数据进行音乐情感识别，得到各个情感维度上的音乐情感识别结果。

摘要： 本发明公开了一种动态多维度的音乐情感分析方法及系统，属于人工智能及多媒体领域，所述方法包括：提取给定乐曲的声学结构特征；根据所述声学结构特征对给定乐曲进行结构解析，自顶向下的将整首乐曲划分为乐章、乐段、乐句；分析所述给定乐曲局部的情感，并自下向顶依次迭代出乐段、乐章的和乐曲全局情感；根据迭代过程输出情感运动变化过程。本发明综合考虑了乐曲声学特征、乐曲结构划分、乐曲内容、人声歌词等因素，多维度对乐曲情感进行综合分析，达到了客观性，同时采用的自顶向下乐曲结构分解与自下向顶乐曲情感分析方法，保留了乐曲情感的运动性特征，表现出乐曲的局部情感与全局情感之间发展的关系，更加贴近乐曲创作者与听众的直观感受。

摘要： 本发明公开了一种自动采集并处理生成音乐情感数据库的方法，该方法：采集网络中已公开的音乐数据，对采集到的音乐数据进行分析处理后，再基于音乐文本数据和用户行为数据生成包含音乐相似度和情感标签的音乐数据库。本发明通过自动化的音乐数据采集与处理工具，再结合自然语言处理相关方法，自动构建可广泛应用于基于情感推荐的音乐情感数据库。

摘要： 本发明提供基于辅助任务的符号音乐情感分类系统及方法。所述系统包括符号音乐编码模块、嵌入层、特征提取器、汇聚层、情感分类器、调式分类器和力度分类器。所述方法包括预训练阶段和微调阶段，能仅在微调阶段采用辅助任务，也可同时在预训练阶段和微调阶段采用辅助任务。本发明利用和情感相关的辅助任务提高情感识别的准确率，通过多任务的学习，模型能够更好地学习到和情感相关的表征，从而提高模型对于情感识别任务的准确率。

摘要： 本发明涉及音乐多模态数据情感识别技术领域，尤其涉及基于深度学习的音乐多模态数据情感识别方法。其主要针对现有音乐学习单一模态识别情感提升的空间有限，不能深度挖掘音乐数据集中的特征向量的问题，提出如下技术方案：S1：音乐数据的预处理；S2：MIDI数据的特征提取；S3：文本数据的特征提取；S4：多模态融合。本发明利用决策级融合的思路进行多模态融合能够比特征级融合取得更好的情感分类效果，对音乐文本的情感深度学习，促进深度学习在音乐情感识别中的应用，提高音乐的分析效果，减少人工情感标注的作业量，提高准确率，主要应用于基于深度学习的音乐多模态数据情感识别。