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引用本文:陈维华.基于支持向量机(SVM)的音乐情感分类[J].软件工程,2016,19(12):20-23.【点击复制】
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基于支持向量机(SVM)的音乐情感分类
陈维华
(河北软件职业技术学院计算机应用工程系,河北 保定 071002)
摘 要: 如今数字化信息对人们的生活产生了巨大的影响,对于爱好音乐的人们来说大量的歌曲信息如果进行有效的 分类,如何对这些音乐进行分类,从而进行有效的信息检索是信息处理领域的研究热点。通过对音乐的乐理知识的深入分 析,能够有效的提取出反应音乐情感的特征向量,运用支持向量机(SVM)实现了对音乐的情感分类。实验结果表明,所运 用的分类方法准确有效。
关键词: 支持向量机;MIDI文件;音乐情感分类
中图分类号: TP391.4    文献标识码: A
基金项目: 2016年河北省高等学校科学技术研究项目研究成果之一
Emotion Classification of Music Based on Support Vector Machine
CHEN Weihua
( Department of Computer Application Engineering, Hebei Software Institute, Baoding 071002, China)
Abstract: Now the digital information on the people's life has had a huge impact,for people interested in music for many songs if information for effective classification,how to classify these music,thus effectively information retrieval is a hot research in the field of information processing.Through in-depth analysis of the music knowledge,can extract features vector reaction music emotion effectively,we use the Support Vector Machine (SVM) to realize the emotion classification of music.The experimental results show that the classification method is accurate and effective.
Keywords: Support Vector Machine(SVM);MIDI files;music emotion classification


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