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音乐情感认知模型与交互技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-24页
   ·研究背景与意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-21页
     ·人工情感第13-15页
     ·计算机音乐情感分析第15-17页
     ·语义驱动的音乐检索第17-18页
     ·计算机智能作曲第18-21页
   ·论文的研究思路与组织结构第21-24页
     ·研究目标与研究思路第21-22页
     ·组织结构与章节安排第22-24页
第2章 音乐情感表示模型第24-42页
   ·音乐情感的心理模式第24-27页
   ·音乐情感的量化研究第27-30页
     ·心理模糊量第27页
     ·音乐情感的言词研究第27-28页
     ·Hevner情感环第28-29页
     ·情感形容词辨识实验第29-30页
   ·音乐情感的理论模型第30-40页
     ·语言变量第31-32页
     ·音乐情感的语言值模型第32-33页
     ·音乐情感向量第33-34页
     ·音乐情感语义相似性的实验研究第34-36页
     ·音乐情感的多源信息融合技术第36-38页
     ·音乐情感向量的相似性第38-40页
   ·建立音乐情感认知模型的一般过程第40页
   ·本章小节第40-42页
第3章 音乐特征识别技术第42-61页
   ·引言第42页
   ·音乐文件格式与基本数据定义第42-44页
   ·主旋律识别第44-54页
     ·主旋律音轨的定位第44-48页
     ·主题旋律识别第48-54页
   ·乐段分割第54-60页
     ·曲式分析理论与分割流程第54-56页
     ·曲式推理规则第56-59页
     ·讨论第59-60页
   ·本章小节第60-61页
第4章 音乐情感认知模型第61-77页
   ·问题描述第61-62页
     ·任务解析第61-62页
     ·评估方法第62页
   ·音乐情感认知实验研究第62-66页
     ·实验原理第62-63页
     ·实验概述第63-65页
     ·数据分析第65-66页
   ·音乐特征空间第66-69页
   ·情感认知模型第69-75页
     ·数据驱动的建模方法第69-70页
     ·GEP算法原理第70-72页
     ·基于动态变异算子的改进 GEP算法(IGEP)第72-73页
     ·算法实现与比较第73-75页
   ·本章小节第75-77页
第5章 情感化音乐智能检索技术研究第77-96页
   ·设计原理第77-78页
   ·情感化音乐数据库第78-79页
   ·基于语言值计算的情感化音乐检索第79-81页
     ·任务解析第79-80页
     ·检索流程第80-81页
   ·个性化的情感音乐检索第81-94页
     ·交互式遗传算法概述第82-85页
     ·编码过程与初始种群第85-86页
     ·遗传操作第86-90页
     ·新一代群体的确定与进化终止条件第90-91页
     ·检索接口与实验第91-94页
   ·本章小节第94-96页
第6章 情感化音乐合成技术及应用第96-113页
   ·引言第96-97页
   ·基于马尔可夫链的情感音乐图建模第97-100页
   ·基于音乐图的音乐合成技术第100-104页
     ·已知关键音乐片段序列第100-101页
     ·仅给定初始音乐片段和总长度约束第101-102页
     ·基于 Dijkstra算法的音乐图路径搜索第102-104页
   ·编钟音乐的数字化保护研究第104-110页
     ·编钟音乐的数字化保护工程第104-105页
     ·编钟音乐编辑与展示系统第105-110页
   ·实例分析第110-112页
   ·本章小节第112-113页
第7章 总结与展望第113-117页
   ·总结第113-114页
   ·展望第114-117页
参考文献第117-123页
攻读博士学位期间的成果第123-125页
致谢第125-126页
附录第126-130页
 附录A C++公式转化代码(IGEP)第126-129页
 附录B PLS函数表达式汇总第129-130页

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