李璐

【摘要】識別音樂特征是建立情感認知模型與交互技術的基礎工作，本文由此出發(fā)分析了音樂情感認知模型的特點，隨后介紹了音樂情感特征識別技術，包括音樂文件格式、主旋律識別、樂段分割等方面，希望能給相關人士提供一些參考。

【關鍵詞】音樂情感；認知模型；交互技術

【中圖分類號】J605 【文獻標識碼】A

一、音樂情感認知模型的特點

以計算機為基礎的音樂情感認知模型是通過建立模型來對音樂中的情感內涵進行自動識別，其中的基礎性工作就是建立能夠滿足音樂情感認知需求的心理模型，例如，以維度形式為主的Thayer模型和以離散形式為主的Hevner模型。Hevner模型是將一種環(huán)形作為反應情感、情緒和象征心境的符號。在邏輯情感上，每一個環(huán)節(jié)都會和與相鄰的前后環(huán)節(jié)存在一種遞進關系，在理性情緒中可以自由地變化，過渡到和它相鄰的前后情感中。Thayer模型則是用緊張和活力這兩種維度來表示情感變化?；盍S度就是從描述活力滿滿到疲乏的不同反應，這種維度和認知活動以及個體的生活理性具有較多的聯(lián)系。

二、音樂情感特征識別技術

（一）音樂文件格式

經常使用在我們日常生活中的音樂文件格式主要有三種形式，分別是模塊文件、音頻文件和MIDI文件。這三種文件具有以下幾種特點。音頻文件主要是通過波形的采樣數(shù)據(jù)將真實聲音記錄下來，但記錄下來的真實聲音具有較大的差距，因此，需要通過數(shù)字音頻進行特殊的處理，在切分檢測音符時通過線性預測、同態(tài)、頻域、時域編碼等方式來進行，如此才能將音頻中音強、音長、音高等特征完整地保留下來。要想精確地提取出音樂特征是十分困難的，會使接下來的特征識別產生較多的誤差積累。MIDI是一種描述語言的文件，里面存儲著可供各個音軌使用的音樂播放內容和相關樂器，它的音樂播放器是用來播放并解釋聲音，實質上也是以音樂特征為基礎的音樂格式，在其對音樂進行分析時，我們能夠從文件中直接看到各種基本特征。模塊文件只是一個總的稱呼，隨著實際編碼方式的不同又可以劃分為多種格式。在提取旋律時需要以編碼格式為基礎，根據(jù)不同格式進行科學的處理，通用性較差。

（二）主旋律識別

人們是通過識別主旋律來認知復雜音樂的，在欣賞帶有伴奏并且具有較多聲部的音樂時，一般情況下都能將伴奏部分和主旋律分辨出來，并且會在心中將主旋律主動記憶下來。對于計算機來說，在分析音樂時，識別主旋律的任務包括主旋律樂段識別和主旋律音軌識別兩方面。識別音樂特征和樂段的前期基礎工作就是通過對主旋律的音軌進行定位來抽取MIDI多音軌音樂的音軌旋律。主旋律內容就是將旋律的摘要信息提取出來，這是在探討檢索交互式音樂中能夠促進用戶疲乏感降低的有效措施，通過將主旋律中具有代表性的樂段抽取出來能夠作為主旋律的代表，能夠在最短的長度內，將音樂的特征展示出來?，F(xiàn)代的各種音樂領域中也廣泛使用了主旋律的提取技術，主要應用于以音樂特征為基礎的舞美控制，和以音樂內容為基礎的音樂噴泉、動漫游戲、人機交互和音樂檢索中，是在工業(yè)化音樂產品中所使用的基礎工作。由于MIDI文件沒有制定通道和音軌的使用規(guī)則，因此，主音軌的選擇是由相關創(chuàng)作者來自主決定的，沒有可以遵循的規(guī)律。在判斷主音軌時可以參考MIDI文件中的說明，有的可以找到音軌的實際分配情況，從而發(fā)現(xiàn)主音軌的存在。

（三）樂段分割

曲子是由數(shù)個段落組成的，樂思表現(xiàn)較為完整的段落就是樂段。對樂段進行準確分割是促進音樂表達和解釋音樂內涵情感的前提基礎，也是構建音樂情感化自動數(shù)據(jù)庫的基礎性工作。對樂段進行分割最簡單的方法就是對小節(jié)進行固定的方法，對于西方音樂較為規(guī)則的曲式結構來說具有極高的準確率，但劃分的結果就較為固定死板了，在情感表達方面也存在不足之處，還不能有效劃分長音中出現(xiàn)跨越小節(jié)的旋律或是長音中出現(xiàn)起弱拍的旋律。以曲式分析理論為基礎的樂段分割手段具有使用靈活的特點。曲式結構中最小的就是樂段，帶有獨立的語義情感，最長可以達到數(shù)十小節(jié)，最小在幾小節(jié)的范圍內。從曲式的相關分析理論中可以了解到，對段落進行劃分的主要標志就是句讀，具體的識別規(guī)則包括使用和聲的不同終止式、改變音響的力度、改變音區(qū)、停留在長音上面、使用時間較長的休止符、改變速度等。

三、結語

綜上所述，音樂情感的研究工作一直是音樂學的研究重點，以計算機為基礎的音樂情感認知模型和交互技術依然是當今計算機音樂領域的研究重點。

參考文獻

[1]柏俊杰.多模式交互音樂感知關鍵技術與實驗研究[D].南京：東南大學，2017.

基金項目：2016年江西高校人文社會科學研究項目“計算機視角下的音樂情感識別”（項目編號：JC162006）。