基于音樂特征向量空間的音樂情感識別方法研究

摘要：本文選取MIDI音樂文件作為樣本，基于音樂心理學理論建立音樂特征與情感的映射模型，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行音樂情感的計算機識別訓練，測試結果表明該模型基本達成預期效果，具備良好適用價值。

關鍵詞：音樂情感;音樂特征;BP神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：：TP391 文獻標識碼：A? 文章編號：1005-5312（2020）26-0054-01? DOI：10.12228/j.issn.1005-5312.2020.26.039

一、音樂情感識別建模

1.模型建立。基于音樂情感識別原理確立音樂情感認知流程：首先以數(shù)學模型、音樂心理學理論為基礎，從中抽象出輸入、輸出向量的數(shù)學含義;其次是結合對輸入向量的需求，從MIDI音樂文件中提取出特征信息、完成情感標注，完成輸入向量各分量的計算;最后是通過大量數(shù)據(jù)訓練完成數(shù)學模型參數(shù)的調整，確定情感認知模型①。

2.音樂特征向量空間定義。音樂特征是認知、識別與表現(xiàn)音樂情感的載體，當前以下三種音樂特征：一是基本特征，包含速度、力度、音高與音色;二是音樂語言表現(xiàn)方式，包含旋律、節(jié)奏、和聲等;三是整體特征，包含風格、調式、曲式等。基于映射模型進行音樂特征參數(shù)的定義，共包含九個特征子集，其中音高特征子集包含音高、音高變化量、變化頻率、音域四項參數(shù)，力度特征子集包含聲級和聲級變化兩項參數(shù)，速度特征子集包含速度與速度變化兩項參數(shù)，音程分布子集的參數(shù)為是否協(xié)和，旋律方向子集以旋律方向為參數(shù)，調式調性子集包含有無調性、調式兩項參數(shù)，時值特征子集的參數(shù)為長短音符對比，節(jié)奏緊張性子集以音符密度為參數(shù)，節(jié)奏穩(wěn)定性子集以節(jié)奏突變度為參數(shù)，由此建構起音樂情感識別系統(tǒng)。……