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基于时间序列分解的音乐动态情感分析
文献摘要：
时间序列分解能够根据各成分的特征分析其时间变化过程,在金融经济领域有着广泛的应用,但在音乐信号处理中的应用较少.音乐的动态情感标注作为一种时间序列数据,直接反映了人们受音乐内容变化而产生的情感变化,因此可以采用时间序列分解的方法得到其特征描述.本文选用了 DEAM数据集中8种类别音乐,将其动态标注的2维VA情感模型数据进行时间序列分解,分解为线性趋势、周期分量和随机分量3部分,对每种类别每一部分的特征参数进行统计比较,最后通过分类算法在提取的时序特征参数上实现音乐流派的分类.
文献关键词：
时间序列分解;音乐动态情感;VA情感模型
中图分类号：
作者姓名：
张宗夏;谢凌云
作者机构：
中国传媒大学传播声学研究所,北京100024
文献出处：
引用格式：
[1]张宗夏;谢凌云-.基于时间序列分解的音乐动态情感分析)[J].复旦学报（自然科学版）,2022(05):546-554,563
A类：
音乐动态情感
B类：
时间序列分解,情感分析,变化过程,金融经济,经济领域,信号处理,时间序列数据,内容变化,情感变化,特征描述,DEAM,VA,情感模型,模型数据,线性趋势,分类算法,时序特征,音乐流派
AB值：
0.317013
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