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基于深度学习的音乐情感识别技术研究

第一章前言

音乐一直以来都是人类生活中不可或缺的一部分，它可以激发

人们不同的情感、触发人们的回忆，成为人们生活中的一种情感

寄托和动力来源。因此，音乐情感识别技术的研究具有重要意义。

传统的音乐情感识别方法主要基于手工特征，难以达到准确性、

普适性、鲁棒性等方面的要求。而基于深度学习的音乐情感识别

技术则可以有效地解决这些问题，因此受到了广泛的关注和研究。

本文将介绍基于深度学习的音乐情感识别技术的研究进展，主

要从数据集、特征提取和模型设计三个方面进行讨论。

第二章数据集

音乐情感识别技术的研究需要大量的标注数据集，以便训练和

测试模型。常见的音乐情感数据集包括GTZAN、MIREX、ISEL

Long-TermDataset等。其中，GTZAN数据集是最为常用的数据集

之一，它包含了1000首歌曲，每首歌曲30秒，并且涵盖了10种

不同的音乐类型。每首歌曲都被标注了情感类别，包括愉悦、悲

伤、沮丧等。

与传统的音乐分类不同，音乐情感识别需要更为准确和细致的

标注，因此标注数据集的难度和工作量也相应增加。近年来，一

些新的数据集开始引起研究者的注意，例如EmoReact、MELD等。

这些数据集涵盖了音乐与情感的多个维度，为更高层次的音乐情

感识别提供了支持。

第三章特征提取

深度学习需要将原始数据转化为可用于训练的特征向量，这就

涉及到音乐信号的特征提取。传统的音乐情感识别方法主要基于

手工特征提取，比如MFCC、SpectralCentroid等。而基于深度学

习的音乐情感识别则采取了更加高级和自动化的特征提取方法。

在深度学习的音乐情感识别中，常见的特征提取方法包括Mel-

Spectrogram、CQT、STFT等。其中，Mel-Spectrogram是最为常

用的方法之一，它是对音频信号进行短时傅里叶变换，并将结果

进行梅尔滤波器组处理以获得音频的频率表达式。CQT则是一个

更为复杂的方法，它通过对音频信号的频域表示进行卷积操作，

得到了一组紧凑的频谱表示。STFT是一种最基本的特征提取方法，

它通过短时窗口滑动、进行傅里叶变换等操作，将音频信号转换

为时频域上的表示。

对于音乐情感识别，不同的特征提取方法会对结果产生不同的

影响，因此需要根据不同的应用场景进行合理的选择。例如，在

保留更多音符细节的情况下，CQT可以更好地对处理旋律、节奏

等特征，而在处理声音情感等方面，Mel-Spectrogram则展现出了

更高的性能。

第四章模型设计

深度学习算法在音乐情感识别技术中得到了广泛的应用。常见

的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、

注意力模型(AM)、变换器(transformer)等。

在卷积神经网络中，CNN主要用于图像等二维数据处理，然而

在音乐情感识别中，音频数据通常是一维的，因此需要采用1D-

CNN（一维卷积神经网络）进行处理。1D-CNN将音乐数据进行

特征提取，并通过层层处理获得可以表示音乐情感的特征向量。

在循环神经网络中，LSTM和GRU是两种常见的模型。他们

在处理音乐情感序列化的时候非常有效，能够很好的处理时序执

行的场景。

在注意力模型中，Transformer是必威体育精装版的模型之一，其在自然语

言处理等领域表现出色。在音乐情感识别中，Transformer可以对

音频中的不同部分进行分层关注，以获得更有意义的情感特征表

示。

同时，在音乐情感识别中，还需要考虑多任务学习、迁移学习

等技术，以进一步提高模型的准确性和泛化能力。

第五章结论

深度学习是一种有效的音乐情感识别技术，其通过自动化、高

级的特征提取和模型设计，能够更好地解决传统方法中存在的问

题。对基于深度学习的音乐情感识别技术的研究，会进一步提高

音乐情感分析的准确性和普适性，拓展音乐数据在实际应用中的

范围。在未来，我们相信深度学习会持续地在音乐情感识别中发

挥重要的作用，推动该领域的不断发展和创新。