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音樂情緒辨識

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音樂情緒辨識(Music Emotion Recognition)是藉由分析音樂資訊,自動辨識音樂所要表達的情緒。音樂情緒辨識本身是個跨領域的研究,同時需要心理學音樂學資訊科學的知識。

常見的情緒辨識方法

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基於音樂內容的音樂辨識系統

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此類系統利用訊號處理以及機器學習演算法訓練模型,對音樂抽取特徵並加以分析,藉此找出音樂特徵與受測者對音樂情緒標示的關聯。 以下列出最常使用的機器學習方法:

藉由尋找最佳分界平面將資料分開,如此一來便可以利用最佳分界平面將新的測試資料歸類。

  • Support Vector Regression(SVR)

SVR與SVM的概念類似。不同之處在於SVM所找的平面將空間一分為二,但SVR要找的是能準確預測資料分布的平面。 機器學習後,通常使用交叉驗證來對準確度加以驗證。交叉驗證主要是將資料庫隨機分成數個不重疊的部分,每次提取一個部分做測試資料,剩餘的作為訓練資料。其作法是基於:

  • 訓練資料與測試資料需有相同的性質
  • 訓練資料與測試資料不重複

而機器學習最常使用的流程如下:

  1. 產生訓練模型:將訓練資料進行特徵抽取,同時將所有訓練資料交由受測者標定情緒,藉由以上兩者產生訓練模型。
  2. 測試資料:將測試資料進行特徵抽取,交給訓練模型進行情緒辨識,產生音樂情緒。

分類法

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使用各種形容詞當作情緒標籤者稱之。例如:有趣的(fun)、強烈的(intense)、甜蜜的(sweet)等。此法常用SVM作為機器學習的演算法,訓練出一個或多個模型。

座標法

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藉由定義出二維或三維的情緒座標,將情緒展開成為平面或空間。

最常被使用的情緒平面是泰爾二維情緒平面,縱軸與橫軸皆介於-1到1之間,其中縱軸為激昂度,越上方表情緒越激昂;橫軸為正向度,越右方表情緒越正向。如此一來,每一首歌都可以被標示在情緒平面中。不同於分類法,座標法中的情緒是連續,此處選擇的機器學習方法為SVR。

基於文字的音樂情緒辨識系統

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除了使用分析音樂訊號的方法,還可以利用文字資訊以及資料探勘的技術對音樂情緒加以分析。

参见

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參考文獻

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