基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索的研究與實現(xiàn)的開題報告

基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索的研究與實現(xiàn)的開題報告一、研究背景隨著數(shù)字化時代的發(fā)展，音樂資訊的數(shù)量和種類不斷增多，如何從海量的音樂中快速、準確地找到符合需求的音樂成為了一個重要的研究方向。音樂檢索技術(shù)作為一種快速檢索和賽選音樂的手段，正在受到越來越多的關注。傳統(tǒng)的音樂檢索主要是基于文本和元數(shù)據(jù)的檢索，這種方式存在著問題。首先，大部分音樂的元數(shù)據(jù)不完善，且不同的人可能對同一首歌曲的描述不同，導致文本檢索的可靠性不高；其次，文本檢索無法很好的融合和表達人的情感需求，無法滿足人們更深層次的需求。因此，本研究提出一種基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索技術(shù)，通過結(jié)合文本、音頻和圖像信息，將人的情感需求可視化并自然化，準確把握用戶需求，提供更符合人們真實需求的音樂檢索服務。二、研究內(nèi)容本研究主要內(nèi)容包括以下三個方面：1.文本情感分析本部分將通過自然語言處理技術(shù)和情感詞典分析方法，針對用戶的查詢文本進行情感分析，獲取用戶真實的情感需求。此外，本部分還將結(jié)合主觀評價方法，通過實驗調(diào)查獲取用戶的真實情感需求標簽，并作為模型訓練數(shù)據(jù)的標簽。2.音頻情感分析本部分將基于深度學習技術(shù)對音頻進行情感分析，獲取音頻的情感特征。具體地，本部分將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)提取音頻的高層次特征，并用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)模型進行時序特征提取和情感預測，從而實現(xiàn)對音頻的情感分析。3.圖像情感分析本部分將基于圖像處理技術(shù)對圖像進行情感分析，獲取圖像的情感特征。具體地，本部分將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)提取圖像的高層次特征，并用多層感知機(MLP)模型進行情感預測，從而實現(xiàn)對圖像的情感分析。三、研究意義本研究通過結(jié)合文本、音頻和圖像信息，實現(xiàn)對用戶的情感需求的全面感知和把握，并將用戶真實的情感需求可視化和自然化，提供更符合人們真實需求的音樂檢索服務。同時，本研究也提供了一種基于深度學習技術(shù)的多模態(tài)情感回歸的方法，為后續(xù)多模態(tài)檢索的研究提供了思路和方法。四、研究方法本研究采用以下研究方法：1.數(shù)據(jù)集采集本研究將采集音樂、情感詞典和圖像數(shù)據(jù)庫三類數(shù)據(jù)集，并進行預處理和劃分。2.提取情感特征本研究將分別使用CNN和LSTM提取音頻特征，使用CNN和MLP提取圖像特征，并使用情感詞典和主觀評價數(shù)據(jù)提取文本特征。3.多模態(tài)情感回歸本研究將分別使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行音頻、圖像和文本的情感分析，然后通過多模態(tài)情感回歸模型進行綜合分析和預測。四、研究難點本研究的難點主要包括以下幾個方面：1.數(shù)據(jù)集采集和預處理數(shù)據(jù)集的采集和預處理是本研究的第一關鍵難點。通過合理的設計和操作，要求數(shù)據(jù)集中的樣本覆蓋范圍廣，數(shù)量足夠，并保證數(shù)據(jù)的準確性、可靠性和有效性。2.情感特征提取情感特征的提取是本研究的第二關鍵難點。本研究要利用深度學習技術(shù)提取音頻、圖像和文本的高層次特征，并實現(xiàn)情感分析。3.多模態(tài)情感回歸多模態(tài)情感回歸模型的構(gòu)建和優(yōu)化是本研究的第三關鍵難點。本研究要將文本、音頻和圖像的情感特征進行綜合分析和預測，并建立最優(yōu)的多模態(tài)情感回歸模型，實現(xiàn)更為準確和貼近用戶的音樂檢索。五、研究成果本研究的主要成果包括以下幾個方面：1.建立了基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索的研究框架和流程。2.確定了針對音頻、圖像和文本進行情感分析的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的參數(shù)和優(yōu)化方法。3.在多模態(tài)情感回歸的基礎上，實現(xiàn)了更加準確和貼近用戶需求的音樂檢索系統(tǒng)，并進行了實證研究和評估。六、預期效