基于多模态融合的音乐情感分类方法研究的任务书.docx

基于多模态融合的音乐情感分类方法研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着音乐资源的爆发式增长和音乐信息获取的便捷化，音乐情感分类成为一个热门的研究领域。音乐情感分类旨在根据音乐中所表达的情感特征，将音乐分为不同的情感类别，如愉快、悲伤、兴奋等。传统的音乐情感分类方法主要基于音频信号分析，忽略了音乐本身的多模态特性。然而，音乐不仅仅可以通过声音来传达情感，还可以通过歌词、视频等多种形式来表达情感。因此，基于多模态融合的音乐情感分类方法成为一个具有挑战性和前景的研究方向。
二、研究目标
本研究的目标是开发一种基于多模态融合的音乐情感分类方法。具体来说，研究任务包括以下几个方面：
1.收集音乐数据集：从公开的音乐数据集中收集包含多模态信息（如音频、歌词、视频）的音乐样本。
2.特征提取与表示学习：针对音频、歌词和视频三种模态，提取相应的特征，并采用合适的表示学习方法，将音乐样本的特征表示为多维向量。
3.多模态融合方法研究：探索一种有效的多模态融合方法，将音频、歌词和视频三种模态的特征进行融合，得到一个综合的音乐情感特征。
4.音乐情感分类模型研究：设计一个适用于多模态融合特征的音乐情感分类模型，通过训练和测试阶段的实验验证模型的性能。
5.实验评估与结果分析：通过大规模的实验评估，比较所提出方法和现有方法在音乐情感分类任务上的性能差异，并进行结果分析。
三、研究内容与方法
1.音乐数据集：从公开的音乐数据集中选取合适的样本，包括音频、歌词和视频信息，并对数据进行预处理和标注。
2.特征提取与表示学习：分别针对音频、歌词和视频三种模态，提取相应的特征。可以采用基于频谱的音频特征提取方法，采用自然语言处理技术提取歌词特征，采用图像或深度学习方法提取视频特征。然后，将特征表示为向量形式，可以使用降维算法或深度学习方法进行表示学习。
3.多模态融合方法研究：研究一种适用于音乐情感分类的多模态融合方法，可以采用加权融合、特征级融合或决策级融合等方法。同时，可以探索多模态特征之间的相互关系，进一步提高融合效果。
4.音乐情感分类模型研究：设计一个适用于多模态融合特征的音乐情感分类模型，可以使用传统的机器学习方法（如支持向量机、随机森林等）或深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）进行建模。通过训练和测试阶段的实验，验证模型的性能和效果。
5.实验评估与结果分析：使用适当的评价指标（如准确率、召回率、F1值等），对所提出方法在音乐情感分类任务上的性能进行评估和分析。同时，进行对比实验，比较所提出方法和现有方法之间的性能差异，并分析差异的原因。
四、预期成果
1.一个包含多模态特征的音乐数据集，用于验证所提出方法的有效性。
2.一种适用于音乐情感分类的多模态融合方法，能够融合音频、歌词和视频三种模态的特征，并得到一个综合的音乐情感特征。
3.一个适用于多模态融合特征的音乐情感分类模型，通过训练和测试阶段的实验，验证模型的性能和效果。
4.实验评估和结果分析报告，对所提出方法在音乐情感分类任务上的性能进行评估和分析，并与现有方法进行比较。
五、工作计划与进度安排
1.第一阶段（两周）：收集音乐数据集，进行预处理和标注。
2.第二阶段（两周）：针对音频、歌词和视频三种模态，分别提取相应的特征，并进行表示学习。
3.第三阶段（两周）：研究多模态融合方法，将音频、歌词和视频三种模态的特征进行融合，得到综合的音乐情感特征。
4.第四阶段（三周）：设计音乐情感分类模型，并进行训练和测试阶段的实验。
5.第五阶段（两周）：进行实验评估，比较所提出方法和现有方法之间的性能差异，并进行结果分析。
六、参考文献
[1]Baltrusaitis,T.,Amiriparian,S.,Pantic,M.,&Schuller,B.(2018).MultimodalemotionrecognitionintheWildChallenge2017.ImageandVisionComputing,74,1-2.
[2]Zeng,Z.,Pantic,M.,Roisman,G.I.,&Huang,T.S.(2009).Asurveyofaffectrecognitionmethods:Audio,visual,andspontaneousexpressions.PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,31(1),39-58.
[3]Yang,Y.H.,Chen,Y.C.,&Chen,H.H.(2020).Musicemotionrecognitionusingaudioandlyrics.IEEETransactionsonMultimedia,22(4),978-990.