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题名音乐和歌词融合的歌曲情感分类研究
被引量：3
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作者
钟将
程一峰
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机构
重庆大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第8期144-146,共3页
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基金
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2010BB2046)
"211工程"三期建设基金资助项目(S-10218)
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文摘
为更好地对歌词进行情感分类,提出一种改进的基于类间差别的CHI特征选择方法。该方法可单独用于歌词情感特征提取,将选取的特征应用于支持向量机分类器中,融合音频特征与利用改进CHI方法选择的歌词特征对歌曲进行情感分类。实验结果表明,融合后的特征可以取得比任何单一种类特征更好的分类效果。
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关键词
情感模型
歌曲情感分类
CHI统计方法
支持向量机
基于差别的CHI方法
特征融合
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Keywords
mood model
music mood classification
CHI statistics method
Support Vector Machine（SVM）
difference-based CHI method
feature fusion
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名结合TF-IDF的歌曲情感多标记分类
被引量：4
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作者
孙向琨
邓伟
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第19期189-190,197,共3页
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文摘
提出一种结合词频-逆向文件频率(TF-IDF)规则与多标记分类的歌曲情感分析方法。对歌曲中基于声学特征的音乐内容,用带向量夹角的多标记k近邻算法进行分类,将TF-IDF规则用于歌词内容,以计算歌词情感分数,并将其作为情感特征。采用该方法对歌词内容分类错误的类别标记进行修正。选用396首英文歌曲对该算法进行测试,结果表明,与其他方法相比,该方法能使分类精确度从69%提高到74%。
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关键词
多标记分类
歌曲情感分类
多标记k近邻算法
词频-逆向文件频率
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Keywords
multi-label classification
song emotion classification
multi-label k-Nearest Neighbor（kNN） algorithm
Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）
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分类号
N945
[自然科学总论—系统科学]
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