基于上下文特征的音乐情感识别方法、装置、设备及介质

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基于上下文特征的音乐情感识别方法、装置、设备及介质
申请号:CN202410783596
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118349922B
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供的基于上下文特征的音乐情感识别方法、装置、设备及介质,涉及人工智能技术领域,本发明方法通过对音乐样本数据集进行数据处理与特征提取后,采用深度置信网络DBN模型训练学习音乐的局部特征,得到DBN融合特征;构建特征金字塔,以提高模型对不同分辨率下的特征提取的准确性,得到多尺度融合DBN模型;再结合一定时间间隔的前后音乐片段的特征,计算出上下文特征值差,并根据特征值差,进行相邻片段之间的上下文特征融合,以修正模型对情感一致性的理解,最终得到音乐情感识别模型。本发明方法能够捕捉音乐不同层次的细节特征,提高了音乐特征提取与情感分类识别的效率。
技术关键词
DBN模型 上下文特征 音乐情感识别方法 深度置信网络 特征金字塔 特征值 音频特征 金字塔模型 多尺度 文本 金字塔特征 分辨率 样本 计算机可读指令 音乐特征提取 学习特征 可读存储介质 数据
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