蒋旻隽

（上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院，上海 201418）

基于歌词的流行音乐情感二值分类研究

蒋旻隽

（上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院，上海 201418）

着眼于音乐情感的分类，使用计算机领域文本分类的技术，利用KNN分类算法，对流行音乐中的情感进行挖掘，从而实现基于中文歌词的流行音乐情感的二值分类。主要借鉴文本处理的方法，将歌词通过分词、词频统计、权重计算等一系列的处理，变为可计算的特征向量；并且在此基础上使用KNN分类算法，对于流行音乐中的情感进行了二值分类。通过实验结果可以看出，该方法有较高的准确率。

情感分类；流行音乐；歌词文本处理；KNN算法

0 引言

音乐是人们休闲娱乐生活中必不可少的一部分，计算机与互联网的发展使我们可以通过网络方便地取得音乐资源，网络上的海量音乐信息，对媒体内容的管理和检索提出了更高的要求。通过音乐所表达的情感进行音乐检索更方便，更智能，更贴近人们的日常生活。从前的音乐检索方式大多忽略了用户对于音乐情感上的需求，更多的是通过声学、音频等专业邻域的特征检索。有关基于情感的音乐检索的研究工作较少，Feng等通过检测音乐的演奏速度和清晰度，来分析音乐中所蕴含的情感[1]。情感识别方法主要有基于知识的模型和基于数据的模型[2]，使用统计分析或者机器学习的理论建立关键变量与其他可测变量的统计或者学习模型也是最常用的方法，例如基于支持向量机[3-5]的方法、高斯混合模型方法[6]。……