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基于情感标签的音乐检索算法研究

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毕业论文范文题目：基于情感标签的音乐检索算法研究，论文范文关键词：基于情感标签的音乐检索算法研究
基于情感标签的音乐检索算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着数字音乐的爆炸式增长,越来越多的人通过互联网去检索音乐,由此,音乐检索研究越来越受到人们的重视。传统的音乐检索基本上是基于歌名、歌手、歌词中的关键词等从曲库中检索出符合条件的音乐作品。这种检索方式要求用户必须记得相关信息才能进行检索,已经不能够满意人们日益增强的检索需求。在基于内容的音乐检索技术的研究中,通常考虑音乐的节奏、音色、音高、强度等（文章此处忽略..）物理特征作为内容进行匹配检索,由于这些特征过于专业化,很难得到用户的接受。音乐作为情感的载体,聆听音乐的时候,就是体会人类情感、抒发人类情怀的时候。基于情感的音乐检索能够满足用户通过输入自己的心情来检索音乐,更加个性化。Web2.0的发展提供了用户自由的行为,用户可以通过自己对音乐的理解定义标签,不同的标签从不同角度诠释着用户对音乐的理解。其中,大量（此处忽略..）的情感类标签从多个角度描述同一首音乐所表达的情感信息,同一个情感标签也可以去描述不同的音乐。本文提出了一种基于用户情感标签的音乐检索算法,让用户通过输入情感标签检索到满足心情的音乐,满足其个性化的检索需求。本文提出的方法对返回的音乐主要有两个要求：一是相似度高,例如：用户检索“悲伤”的歌曲时,要求返回的音乐能够最大程度地表达出用户此时悲伤难过的心（文章此处忽略..）情,本文通过构建以情感标签和音乐为节点的二部图,利用T_SimRank算法计算标签和音乐之间的语义相似度,然后,利用短文本的语义相似度计算来得到查询标签串和音乐的相似度；另一个是热度,即返回歌曲的“流行度”。通过对大量音乐网站的调研发现,用户更加倾向于选择比较热门的歌曲,因此,本文基于音乐为节点的图模型提出了音乐热度排序T_PageRank算法。（此处忽略..）实验中,将二者进行融合,同时考虑相似度和热度两个因素,通过排序学习的方法得出音乐的最终排序,从而更好的满足用户体验。另外,针对新音乐没有标签出现的“冷启动”问题。本文过分析歌曲的歌词内容、结构、唱速等信息来挖掘出新音乐的“隐性”情感基因,即给一首新的音乐去标注一些“虚拟”的情感标签,从而让它在基于情感标签的音乐检索中适时的返回给用户。

以上为本篇毕业论文范文基于情感标签的音乐检索算法研究的介绍部分。

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