基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于多模態(tài)情感回歸的音樂檢索的研究與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、研究背景隨著數(shù)字化時(shí)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(zhǔn)確地找到符合需求的音樂成為了一個(gè)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(guān)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(dǎo)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(dá)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(zhǔn)確把握用戶需求，提供更符合人們真實(shí)需求的音樂檢索服務(wù)。二、研究內(nèi)容本研究主要內(nèi)容包括以下三個(gè)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(jìn)行情感分析，獲取用戶真實(shí)的情感需求。此外，本部分還將結(jié)合主觀評價(jià)方法，通過實(shí)驗(yàn)調(diào)查獲取用戶的真實(shí)情感需求標(biāo)簽，并作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。2.音頻情感分析本部分將基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對音頻進(jìn)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(luò)(CNN)提取音頻的高層次特征，并用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)模型進(jìn)行時(shí)序特征提取和情感預(yù)測，從而實(shí)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(jìn)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(luò)(CNN)提取圖像的高層次特征，并用多層感知機(jī)(MLP)模型進(jìn)行情感預(yù)測，從而實(shí)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(shí)現(xiàn)對用戶的情感需求的全面感知和把握，并將用戶真實(shí)的情感需求可視化和自然化，提供更符合人們真實(shí)需求的音樂檢索服務(wù)。同時(shí)，本研究也提供了一種基于深度學(xué)習(xí)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(jìn)行預(yù)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(jià)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(luò)模型進(jìn)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(jìn)行綜合分析和預(yù)測。四、研究難點(diǎn)本研究的難點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)集采集和預(yù)處理數(shù)據(jù)集的采集和預(yù)處理是本研究的第一關(guān)鍵難點(diǎn)。通過合理的設(shè)計(jì)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(zhǔn)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(guān)鍵難點(diǎn)。本研究要利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取音頻、圖像和文本的高層次特征，并實(shí)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(guān)鍵難點(diǎn)。本研究要將文本、音頻和圖像的情感特征進(jìn)行綜合分析和預(yù)測，并建立最優(yōu)的多模態(tài)情感回歸模型，實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)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(gè)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(jìn)行情感分析的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了更加準(zhǔn)確和貼近用戶需求的音樂檢索系統(tǒng)，并進(jìn)行了實(shí)證研究和評估。六、預(yù)期效