基于深度学习的音乐多模态数据情感识别方法

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115064181 A (43)申请公布日 2022.09.16 (21)申请号 202210654145.8 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 东北大学 地址 110004 辽宁省沈阳市和平区文化路 三巷11号 (72)发明人 韩东红　孔彦茹　李嘉豪　韩嘉懿　 刘莹　 (74)专利代理机构 北京国坤专利代理事务所 (普通合伙) 11491 专利代理师 赵红霞 (51)Int.Cl. G10L 25/03 (2013.01) G10L 25/27 (2013.01) G10L 25/63 (2013.01) 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 (54)发明名称 基于深度学习的音乐多模态数据情感识别 方法 (57)摘要 本发明涉及音乐多模态数据情感识别技术 领域，尤其涉及基于深度学习的音乐多模态数据 情感识别方法。其主要针对现有音乐学习单一模 态识别情感提升的空间有限，不能深度挖掘音乐 数据集中的特征向量的问题，提出如下技术方 案：S1：音乐数据的预处理；S2：MIDI数据的特征 提取；S3：文本数据的特征提取；S4：多模态融合。 本发明利用决策级融合的思路进行多模态融合 能够比特征级融合取得更好的情感分类效果，对 音乐文本的情感深度学习，促进深度学习在音乐 情感识别中的应用，提高音乐的分析效果，减少 A 人工情感标注的作业量，提高准确率，主要应用 1 于基