[发明专利]一种利用歌词识别音乐情感的方法

说明书

技术领域

本发明属于音乐资源管理和音乐资源检索技术领域，尤其涉及一种利用歌词识别音乐情感的方法。

背景技术

随着计算机网络的不断发展和日益普及，人们可以方便快捷的获取日益丰富的音乐资源，因此人们迫切需要新的技术对音乐资源进行管理，实现对海量音乐资源的有效的检索和访问。传统的音乐检索仅限于对音乐歌曲名称、歌手姓名、作词人、作曲人等音乐的参照信息的检索，而这样的检索远远无法满足人们从音乐内容上对音乐的检索和管理。

音乐情感是刻画音乐作品的一种很重要的信息，对音乐所表达的情感进行准确识别可以帮助人们更快捷的检索和访问适合自己的音乐。申请号为200910063035.9、名称为“一种数字音乐情感的识别方法”的中国发明专利（公开号：CN101599271A），申请号为200910110671.2、名称为“音乐情感距离的度量方法”的中国发明专利（公开号：CN101697278A），以及申请号为201310060278.3，名称为“一种基于云基因表达式编程的音乐情感识别方法”的中国发明专利（公开号：CN103116646A）分别给出了一种音乐情感的识别方法。这些现有技术提供的对音乐情感的识别手段，大多是通过对音乐的音频信号进行分析来识别音乐的情感色彩。这类方法首先提取音乐的声学特征参数和音乐乐理特征参数，然后通过对分类器训练进行数字音乐的情感识别。由于音频文件本身比较庞大，即使是被压缩成MP3格式，通常一首歌曲也要占据4M的空间，如果利用计算机对成百上千首歌曲进行情感色彩的训练和识别，需要花费大量的内存空间和时间。况且，大多数用户都是在手机、MP3等移动设备上对音乐进行检索和访问，因此在内存较小、计算速度不够高的移动设备上利用音频信号分析和识别音乐的情感色彩是非常困难的，现有这些方法无法很好的满足用户的需要。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种利用歌词识别音乐情感的方法，用于解决现有技术在进行音乐情感识别时存在的缺陷。

为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是，一种利用歌词识别音乐情感的方法，其特征是所述方法包括：

步骤1：将已经标注音乐情感的n首歌曲的歌词放入歌词训练集L中；

步骤2：预处理歌词训练集L中每首歌曲的歌词得到歌词的特征集合F_i；其中，F_i是第i首歌曲的歌词的特征集合，i=1,2,...,n；

步骤3：根据公式确定歌词训练集的特征集合F_L；

步骤4：在歌词训练集的特征集合F_L中，将出现次数小于设定阈值的特征删除，得到歌词训练集的优化特征集合F_opt={t₁,t₂,...,t_m}；其中，t_k为歌词训练集的优化特征集合中的特征，k=1,2,...,m，m为歌词训练集的优化特征集合中的特征数量；

步骤5：计算歌词训练集中每首歌曲的歌词的特征权值向量l_i并形成歌词训练集的特征权值矩阵N；

其中，l_i是第i首歌曲的歌词的特征权值向量；

步骤6：建立歌词训练集的优化特征集合F_opt中的特征与音乐情感之间的特征指示函数f_k(l_i,c)；

其中，当歌词训练集的优化特征集合F_opt中的特征t_k是第i首歌曲的歌词的特征集合F_i中的特征，并且第i首歌曲的歌词的音乐情感为c时，f_k(l_i,c)=1；当歌词训练集的优化特征集合F_opt中的特征t_k不是第i首歌曲的歌词的特征集合F_i中的特征或者第i首歌曲的歌词的音乐情感不为c时，f_k(l_i,c)=0；

步骤7：建立歌词训练集中每首歌曲的歌词与音乐情感的最大熵模型，包括目标函数和约束条件；

所述目标函数为：