| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 音乐情感研究存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 音乐情感识别技术的应用 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究的内容及论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 音乐情感识别及检索的基本理论 | 第17-27页 |
| 2.1 音乐情感的理论基础 | 第17-18页 |
| 2.2 常用的情感模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 离散情感模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 连续情感模型 | 第19-20页 |
| 2.3 音乐情感识别中信号预处理 | 第20-21页 |
| 2.4 音乐信号的声学特征 | 第21-22页 |
| 2.4.1 韵律特征 | 第21-22页 |
| 2.4.2 梅尔频率倒谱系数(MFCCs) | 第22页 |
| 2.5 常用音乐情感识别方法 | 第22-24页 |
| 2.5.1 支持向量机(SVM) | 第22-23页 |
| 2.5.2 K近邻算法(KNN) | 第23页 |
| 2.5.3 集成学习(EL) | 第23页 |
| 2.5.4 声音情感高斯模型(AEG) | 第23-24页 |
| 2.6 Android及音乐检索理论 | 第24-26页 |
| 2.6.1 Android理论知识 | 第24-25页 |
| 2.6.2 音乐检索理论 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于HDM模型的音乐情感识别 | 第27-31页 |
| 3.1 音乐情感识别过程 | 第27-28页 |
| 3.2 直方图密度混合模型(HDM) | 第28-29页 |
| 3.2.1 音乐信号的声学特征 | 第28页 |
| 3.2.2 音乐情感的直方图密度估计 | 第28-29页 |
| 3.2.3 学习HDM的隐直方图 | 第29页 |
| 3.2.4 音乐的情感预测 | 第29页 |
| 3.3 基于HDM模型的音乐情感识别 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第31-40页 |
| 4.1 实验数据集 | 第31页 |
| 4.2 实验数据处理 | 第31-33页 |
| 4.3 实验评价参数 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第34-39页 |
| 4.4.1 分类任务 | 第34-35页 |
| 4.4.2 回归任务 | 第35-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于Android的音乐检索系统的设计与实现 | 第40-48页 |
| 5.1 系统实现环境 | 第41-42页 |
| 5.2 音乐检索系统核心模块 | 第42页 |
| 5.3 音乐检索系统的基本功能设计与实现 | 第42-47页 |
| 5.3.1 系统实现过程 | 第43-44页 |
| 5.3.2 系统实现结果 | 第44-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53页 |