| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 插图目录 | 第9-10页 |
| 表格目录 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·情感计算 | 第11-12页 |
| ·基于情感的音乐内容分析 | 第12-15页 |
| ·情感音乐合成 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要目标、工作和贡献 | 第16-18页 |
| ·论文的主要目标和工作 | 第16-17页 |
| ·论文的主要贡献 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 音乐情感空间 | 第19-21页 |
| ·情感表示模型 | 第19-20页 |
| ·本文情感表达模型 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 音乐特征空间 | 第21-28页 |
| ·音乐文件选择 | 第21-22页 |
| ·音乐文件预处理 | 第22页 |
| ·情感主观评估实验 | 第22-23页 |
| ·音乐特征空间构建 | 第23-26页 |
| ·情感数据集 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第4章 基于情感的音乐内容分析 | 第28-56页 |
| ·特征选择和相似性度量 | 第28-31页 |
| ·特征选择 | 第28-29页 |
| ·相似性度量 | 第29-31页 |
| ·度量函数选择和特征子集选择 | 第31页 |
| ·基于遗传算法的度量函数选择和特征选择方法 | 第31-45页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithm, GA） | 第31-33页 |
| ·K 近邻算法(K Nearest Neighbors Algorithm, KNN) | 第33页 |
| ·基于遗传算法的度量函数选择和特征选择方法 | 第33-35页 |
| ·候选相似性度量函数 | 第35-36页 |
| ·遗传算法编码方式 | 第36-37页 |
| ·实验参数 | 第37-38页 |
| ·人工数据集实验 | 第38-41页 |
| ·部分UCI 标准数据集实验 | 第41-45页 |
| ·音乐模式相似性 | 第45-46页 |
| ·音乐情感内容分析模型 | 第46-54页 |
| ·交互式遗传算法 | 第47-48页 |
| ·基于交互式遗传算法的度量函数选择和特征选择 | 第48-49页 |
| ·基于整体统计特征的数据集 | 第49-53页 |
| ·基于时间序列特征的数据集 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于情感的音乐合成 | 第56-67页 |
| ·情感音乐合成模型 | 第56-59页 |
| ·KTH 规则系统 | 第56-57页 |
| ·情感音乐合成框架 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-66页 |
| ·情感音乐合成实验 | 第59-60页 |
| ·评估实验 | 第60-65页 |
| ·讨论 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-70页 |
| ·本文工作 | 第67-68页 |
| ·进一步研究工作 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 读硕期间发表的学术论文与参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 作者简历 | 第76页 |