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panda中文歌詞進入發燒排行的影片

使用歌詞以及階層群集分析方法的華語流行歌曲情緒辨識

為了解決panda中文歌詞的問題，作者張冕資 這樣論述：

近年，網際網路的蓬勃發展以及行動裝置的普及除了引發數位音樂市場的巨大商機之外，同時造成對於音樂資訊檢索（Music Information Retrieval, MIR）技術的強烈需求。如果可以使用情緒對於音樂進行檢索，即將顯著提升音樂檢索系統的完備性以及使用的方便性。然而，現存的音樂情緒檢索系統仍然存在許多美中不足的地方，不是情緒的類別不夠完備；就是沒有反映歌曲的多重情緒。因此，本研究旨在建構一套可以提供音樂的情緒變化曲線、情緒成份以及主要情緒的音樂情緒辨識系統。本研究首先透過環狀情緒模型（circumplex model）的情緒傾向（valence）以及激發水準（arousal）對於華語

歌詞的個別句子進行文字情緒萃取，進而得到整首歌曲的情緒變化曲線。接著利用階層群集（hierarchical clustering）分析方法對於句子的情緒進行分群，獲得歌曲的情緒成份。最後，根據歌曲對於不同情緒的描述篇幅求得歌曲當中不同情緒的百分比。為了驗證方法的準確程度，本研究蒐集KKBOX歷年年度點播風雲榜Top 5的歌曲，並且利用人員標示的方式獲得歌曲情緒資料集MandoPop60。針對MandoPop60當中所有歌曲，比較本研究方法的輸出以及人類標示人員的情緒位於情緒傾向以及激發水準空間當中的誤差。研究發現若干歌曲特徵對於歌曲情緒辨識準確程度的影響最為顯著。相關研究結果可以提供使用歌詞作

為基礎的情緒辨識系統的建構參考。