声音情感分析

论文：https://arxiv.org/abs/2403.17379代码：https://github.com/etashj/Exploring-and-Applying-Audio-Based-Sentiment-Analysis音乐中基于音频的情感分析是一种新兴的研究领域，它利用先进的计算技术和机器学习算法来解读和理解音乐中所表达的情感。这种分析不仅能够识别和分类音乐的情感内容，还能够预测音乐随时间变化的情感轨迹，为音乐的情感体验提供了一种全新的量化方法。技术实现音频特征提取：使用如梅尔频谱图（Mel Spectrogram）等技术从原始音频信号中提取有用的特征，这些特征能够捕捉音乐的节奏、音高、和声和音色等元素。情感模型训练：利用长短期记忆（LSTM）网络等递归神经网络模型，根据提取的音频特征和已知的情感标签进行训练，学习音乐情感的模式。情感预测：训练好的模型可以对未知音乐片段进行情感预测，输出情感维度（如唤醒度和愉悦度）的量化值。无缝音乐过渡：通过预测音乐片段的情感变化，可以确保在播放列表中的歌曲转换时，情感体验的连贯性和平滑性。应用领域包括音乐治疗：音乐治疗是一个快速发展的领域，基于音频的情感分析可以帮助治疗师选择或创造适合特定情绪状态的音乐，以促进放松、减轻焦虑或提升情绪。情感驱动的音乐推荐：流媒体服务和音乐播放器可以利用情感分析来构建更智能的播放列表，根据用户的情绪变化自动调整音乐选择，从而提供更加个性化的听觉体验。音乐创作辅助：作曲家和音乐制作人可以利用情感分析工具来评估他们作品的情感影响，指导他们在创作过程中做出调整，以更好地传达预期的情感信息。情感研究：心理学家和社会学家可以使用基于音频的情感分析来研究音乐如何影响人的情感和行为，以及不同文化和个人如何解释音乐中的情感。

情感计算主要有「识别」、「表达」和「决策」三个方向。「识别」让计算机准确识别人类的情感。可以基于从文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析。或者将不同模态之间的信息进行融合分析，使情感计算更准确，具有更高的鲁棒性。文本情感计算是NLP的一大研究热点，主要研究情感状态与文本信息的对应关系。主要由文本情感特征标注、文本情感特征提取和文本情感分类组成。语音情感计算主要研究两个部分：一个是语音所包含的语言情感内容，另一个是声音本省所具有的情感特征。视觉情感计算主要研究两个部分：一个是面部表情的情感识别，另一个是肢体动作的情感识别。生理信号情感计算，最常用的生理特征是脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等。「表达」让计算机能够把情感以合适的信息载体表示出来；「决策」利用情感机制来进行更好地决策。[heading3]参考资料[content][《2022情感计算白皮书》,之江实验室](https://www.sohu.com/a/617242720_483389)[情感计算：让机器更加智能](https://cloud.tencent.com/developer/article/1519957)

|性别|类别|性别|描述词|||性别|风格|年龄|语言|领域|情感|人设（自由发挥部分）||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||女|学姐音|男|明朗清澈||||爽朗||英文|朗诵|丧气|||女|娇羞音|男|清新俊逸||||酥软||北京话|书单|惊讶|||女|魅力音|男|爽朗豪气||||豪气/大气/浑厚||天津话|rap|其他|||女|少女音|男|质感磁性||||磁性||港台腔|直播||||女|少御音|男|风度翩翩||||风度||说唱腔|助理||||女|御姐音|通用|一本正经||||欢乐/逗比||河南话|游戏||||男|学长音|通用|傲娇清脆||||幽默||德语|动漫|||