面向情感的電影背景音樂分類方法研究.pdf

1、近年來，隨著電影業(yè)、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，電影媒體數(shù)據(jù)量每年以驚人的速度增長。傳統(tǒng)的基于人工標(biāo)注的電影媒體管理方法由于海量的電影數(shù)據(jù)和很難保證電影類型、情感標(biāo)簽的一致性而無法滿足用戶的檢索需求。這一需求促進(jìn)了面向觀眾的電影情感內(nèi)容分析的發(fā)展。電影背景音樂，在強(qiáng)化電影情感，增加情節(jié)戲劇性和渲染氣氛方面有不可替代的作用。如果能對(duì)電影的背景音樂進(jìn)行面向情感的自動(dòng)分類，將會(huì)提高電影情感內(nèi)容分析的準(zhǔn)確率。
　　 目前將電影背景音樂作為

2、獨(dú)立的研究對(duì)象方面的研究并不多見，但基于內(nèi)容及情感音樂的分類方面的研究不少。在歸納和總結(jié)現(xiàn)有音樂情感分類文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了電影背景音樂的情感特征向量和電影背景音樂情感分類器。電影背景音樂特征向量由從音樂音頻信號(hào)中提取的小節(jié)長度節(jié)奏模式特征、小節(jié)長度低音線特征及梅爾頻率倒譜系數(shù)和音程特征組成。節(jié)奏模式和低音線特征與其它特征的不同是能夠反映出電影背景音樂片段的整體節(jié)奏結(jié)構(gòu)。分類方法采用最初用于文本語義分的概率潛在語義分析（PLSA）方法，

3、PLSA在挖掘文本中同義詞和異義詞的潛在語義方面，性能尤其突出。為充分利用PLSA的分類性能，構(gòu)造了用于電影背景音樂情感分類聽覺詞匯，并將電影背景音樂依據(jù)情感分為興奮、緊張、放松和哀傷四類。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，構(gòu)造的電影背景音樂情感特征向量和引入的PLSA分類方法較之現(xiàn)有文獻(xiàn)中用到的方法提高了分類正確率。但是，構(gòu)造的特征情感向量在區(qū)分V-A情感平面內(nèi)誘力的能力還有待于提高，未來的研究重點(diǎn)將圍繞如何提取區(qū)分能力強(qiáng)的特征進(jìn)行展開。