一种用于音乐情感自动识别的新多标签系统
声音
2021-06-04 v2 机器学习
音频与语音处理
机器学习
摘要
要在音乐所能诱发的情感自动识别上取得进展，需考虑情感的多重性与同时性。比较执行多标签与多类分类的不同机器学习算法是我们工作的核心。本研究分析了 Geneva Emotional Music Scale 9 在 Emotify 音乐数据集中的实现，并从机器学习视角考察其采用方式。我们将通过音乐表达/诱发情感的场景视为多标签与多类问题，其中每位标注者可为同一音乐曲目采用多个情感标签（多标签），且每种情感可在音乐中被识别或不被识别（多类）。目标是自动识别音乐所诱发的情感。
引用
@article{arxiv.1905.12629,
title = {A New Multilabel System for Automatic Music Emotion Recognition},
author = {Fabio Paolizzo and Natalia Pichierri and Daniele Casali and Daniele Giardino and Marco Matta and Giovanni Costantini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.12629},
year = {2021}
}
备注
2 tables. Research supported by the EU through the MUSICAL-MOODS project funded by the Marie Sklodowska-Curie Actions Individual Fellowships Global Fellowships (MSCA-IF-GF) of the Horizon 2020 Programme H2020/2014-2020, REA grant agreement n.659434