基于音乐特征向量空间的音乐情感识别方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究难点 | 第12页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·章节安排 | 第13-14页 |
| 2 MIDI 数字音乐概述与音乐的数学表达 | 第14-20页 |
| ·MIDI 音乐概述 | 第14-16页 |
| ·MIDI 文件格式分析 | 第14-15页 |
| ·MIDI 指令分析 | 第15-16页 |
| ·音乐元素的数学表达 | 第16-19页 |
| ·音符 | 第16-17页 |
| ·音程 | 第17页 |
| ·音名与音的分组 | 第17-18页 |
| ·调 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 3 音乐情感识别系统 | 第20-25页 |
| ·音乐情感识别原理 | 第20-21页 |
| ·音乐情感模型 | 第21-22页 |
| ·音乐特征空间 | 第22-23页 |
| ·系统结构 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 4 MIDI 文件解析和音乐情感特征的提取 | 第25-36页 |
| ·音乐信息的相关数据结构 | 第25-26页 |
| ·音符 | 第25页 |
| ·音轨的音符队列 | 第25-26页 |
| ·小节音符队列 | 第26页 |
| ·MIDI 文件解析 | 第26-29页 |
| ·头文件分析 | 第26页 |
| ·全局音轨分析 | 第26-27页 |
| ·发音音轨分析 | 第27-28页 |
| ·建立小节音符队列 | 第28-29页 |
| ·音乐特征的提取 | 第29-35页 |
| ·基本特征的提取 | 第30-31页 |
| ·音色 | 第31-32页 |
| ·力度提取 | 第32-33页 |
| ·旋律方向的识别 | 第33-34页 |
| ·节奏的识别 | 第34-35页 |
| ·调号与调性的识别 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 5 基于推理规则的音乐情感认知专家系统 | 第36-50页 |
| ·音乐情感认知专家系统结构 | 第36-38页 |
| ·音乐特征提取模块 | 第38-39页 |
| ·知识库 | 第39-44页 |
| ·音乐情感认知专家知识获取 | 第39-40页 |
| ·专家知识表示 | 第40-41页 |
| ·音乐情感知识表示 | 第41-44页 |
| ·推理机基本原理 | 第44-46页 |
| ·不确定性推理 | 第46-48页 |
| ·音乐情感识别专家系统的推理机制 | 第48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 6 基于 BP 神经网络的音乐情感识别 | 第50-58页 |
| ·BP 网络学习过程 | 第50-51页 |
| ·音乐情感分类 BP 神经网络训练与测试 | 第51-53页 |
| ·构建音乐情感分类 BP 神经网络 | 第53-55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
