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基于TF-IDF的音频和歌词特征融合模型的音乐情感分析研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 绪论第7-14页
   ·课题研究背景及意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-12页
     ·情感计算第9-10页
     ·数据融合第10-12页
   ·本文的主要工作和内容安排第12-14页
2 情感理论与情感模型第14-28页
   ·引言第14-15页
   ·音乐情感信息的特性第15-16页
   ·音乐的心理模型第16-23页
     ·基本情绪论第16-18页
     ·维度空间论第18-22页
     ·基于基本情绪的维度空间论第22-23页
   ·情感认知建模第23-26页
     ·隐马尔可夫模型(HMM)第24-25页
     ·高斯混合模型(GMM)第25页
     ·支持向量机(SVM)第25页
     ·人工神经网络(ANN)第25-26页
     ·混合模型第26页
   ·本章小结第26-28页
3 音乐情感特征分析第28-35页
   ·引言第28页
   ·歌词文本的情感特征分析第28-33页
     ·歌词的表示第28-30页
     ·歌词情感特征提取第30-31页
     ·改进的基于差别的 CHI 特征选择方法(DIFCHI)第31-33页
   ·情感语音的特征分析第33-35页
4 基于 TF-IDF 融合方法的音乐情感识别第35-39页
   ·引言第35-36页
   ·基于音频和文本双模特征融合的音乐情感识别第36-39页
     ·基于 TF-IDF 特征融合情感识别系统综述第36页
     ·音频数据词袋模型的构建第36-37页
     ·特征数据的融合第37-39页
5 实验第39-46页
   ·实验原理第39页
   ·实验概述第39-41页
     ·音乐样本建立第39-41页
     ·分类算法第41页
     ·分类评价指标第41页
   ·实验结果及分析第41-45页
     ·单独使用音频特征的情感识别结果第41-42页
     ·单独使用文本特征词的情感识别结果第42-43页
     ·融合传统音频特征和文本特征的情感识别结果第43页
     ·使用基于 TF-IDF 的特征融合方法的情感识别结果第43-45页
   ·小结第45-46页
6 总结与展望第46-48页
   ·总结第46页
   ·展望第46-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-55页
附录第55页
 A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第55页
 B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第55页

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