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申请/专利权人：陕西师范大学
摘要：本发明公开一种多音轨音乐数据集的情感标注方法，涉及智能音乐情感识别技术领域。所述方法包括：使用指定的情感音乐数据集，训练一个情感音乐分类器；接着将一个多音轨数据集放入训练好的分类器中，从而得到一个多音轨的情感音乐数据集，然后人工对分好类的数据集的标签进行验证，验证五分之一的数据，人工将标签修改准确，将这部分确定标签的数据‑标签和先前用于训练的数据放在一起再次进行训练，得到新的训练好的模型，再将多音轨音频数据集放入分类器模型，生成全新的多音轨情感音乐数据集。该数据集适用范围广，普适性强，可用于情感音乐生成应用场景，可以生成特定的多个音轨的情感音乐。
主权项：1.一种多音轨音乐数据集的情感标注方法，其特征在于，包括以下步骤：使用指定的情感音乐数据集，训练情感音乐分类器；将一个多音轨数据集放入训练完成的情感音乐分类器中，得到一个多音轨的情感音乐数据集，人工对已分类的数据集的标签进行验证，验证设定比例的数据，人工修改标签至符合要求；将所得标签符合要求的数据-标签和用于训练的数据一起进行训练，得到训练完成的情感音乐分类器模型；将多音轨音频数据集输入情感音乐分类器模型，生成全新的多音轨情感音乐数据集；其中，所述情感音乐分类器包含两个部分，分别为音频训练部分和歌词训练部分，其中音频训练部分包括四个卷积模块四个通道注意力层和两个全连接层，输入为音频的对数梅尔频谱图；歌词训练部分使用BERT模型进行训练，其中BERT模型包含一个编码器和一个解码器，输入为歌词；所述音频训练部分和歌词训练部分接入两个全连接层，输出为Valence-Arousal情感标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西师范大学 一种多音轨音乐数据集的情感标注方法
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