[发明专利]一种音乐情感识别方法及系统

说明书

本发明实施例涉及一种音乐情感识别方法及系统，其中，所述方法包括：基于Thayer理论模型，构建音乐情感分类模型；获取歌词样本集合，并根据所述歌词样本集合构建情感词典，以及根据所述情感词典，计算待分析歌曲的情感分数，所述情感分数用于在所述音乐分类模型的横坐标上标识所述待分析歌曲的第一位置；检测所述待分析歌曲的BPM值，并对检测出的BPM值进行校正，并通过校正后的BPM值在所述音乐分类模型的纵坐标上标识所述待分析歌曲的第二位置；根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述待分析歌曲在所述音乐情感分类模型中对应的目标情感。本申请提供的技术方案，能够提高音乐情感识别的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种音乐情感识别方法及系统。

背景技术

通过计算机对音乐情感进行分类或者使计算机理解音乐的情感是一个难题，但它又是十分需要的技术。如果实现这个底层技术，可以改变很多互联网产品的形态，同时节约大量的人力物力成本。

现有的音乐分类方法通常是用神经网络训练已有的数据，从而得到分类模型实现音乐分类。这些训练出的模型在音乐风格分类上略有作用，在情感分类上几乎没有任何效果。因为这样的方法完全依赖于数据的质量，然而目前的音乐标签数据质量往往不高，从而使得情感分类的精度也不高。

发明内容

本申请的目的在于提供一种音乐情感识别方法及系统，能够提高情感识别的精度。

为实现上述目的，本申请提供一种音乐情感识别方法，所述方法包括：

基于Thayer理论模型，构建音乐情感分类模型，所述音乐情感分类模型中包括横坐标和纵坐标；其中，所述横坐标用于表征音乐的积极/消极程度，所述纵坐标用于表征音乐的能量；

获取歌词样本集合，并根据所述歌词样本集合构建情感词典，以及根据所述情感词典，计算待分析歌曲的情感分数，所述情感分数用于在所述音乐分类模型的横坐标上标识所述待分析歌曲的第一位置；

检测所述待分析歌曲的BPM值，并对检测出的BPM值进行校正，并通过校正后的BPM值在所述音乐分类模型的纵坐标上标识所述待分析歌曲的第二位置；

根据所述第一位置和所述第二位置，确定所述待分析歌曲在所述音乐情感分类模型中对应的目标情感，并将所述目标情感作为所述待分析歌曲识别出的音乐情感。

进一步地，根据所述歌词样本集合构建情感词典包括：

识别所述歌词样本集合中各个歌词的高频词汇，并为识别出的所述高频词汇进行情感标注，以为各个所述高频词汇设置各自的情感数值；

基于设置了情感数值的高频词汇，构建情感词典。

进一步地，计算待分析歌曲的情感分数包括：

识别所述待分析歌曲的歌词中的情感单元；其中，所述情感单元包括情感词汇和所述情感词汇的修饰词汇；

根据所述情感词典，计算各个所述情感单元的情感值，并根据计算得到的所述情感值，确定所述歌词中每个句子的情感得分；

统计表征积极情感的句子的总得分，并根据所述表征积极情感的句子的总得分和表征积极情感的句子的总数量，确定积极参数；以及统计表征消极情感的句子的总得分，并根据所述表征消极情感的句子的总得分和表征消极情感的句子的总数量，确定消极参数；

将所述积极参数和所述消极参数的和，作为所述待分析歌曲的情感分数。

进一步地，确定所述歌词中每个句子的情感得分包括：

将当前句子中各个情感单元的情感值之和，作为所述当前句子的情感得分。

进一步地，对检测出的BPM值进行校正包括：