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目前对于音乐情感识别技术的研究较少，但是由于信息检索系统对信息组织和管理条理化的需求，各种分类技术应运而生。并且由于信息爆炸和互联网的广泛应用，使得人们对分类技术的研究越来越注重。21520
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加利福尼亚大学的Elaine Chew在音乐的检索方面提出了基于调性的音乐情感检测方法，这种方法首先提取出整首歌曲的曲调，通过乐曲的调性来识别音乐所传达出来的情感，主要是依据乐理的知识，根据音乐调性能够影响音乐感情的特点来实现。但是这种方法很难满足实际的需求，因为一首歌包含多种变化的情感。然后现有的方法存在的不足之处在于：
1、音乐中所包含的情感是会随着乐曲的不断演绎而变化的，对于一整首音乐的分析，是很难在跌宕起伏中准确的表达音乐的情感变化。论文网
2、通过音乐音高、音长和音强也分析的整个歌曲的情感，是很难准确的把握音乐所想体现的内涵
同时国内也有不少学者在音乐情感分类领域展开了研究，浙江大学计算机科学与技术已经成立了一个专门集中研究音乐情感的队伍。同时个方面的学者和各类研究人员也主要对以下两个方面的研究和努力取得了卓著的成果。
1、 根据音乐对象处理的的格式，对音乐进行情感的分类。而这种方式主要是两类，一类是直接从WAV、MP3等的格式的音乐数据中，提取相关的声学特征，并用这些特征对情感进行分类；另一类泽是对MIDI等以符号型表示方式存储的音乐进行分类处理。这类文件处理相比较容易，因为其中包含了节奏、旋律和音色等关键的音乐信息。
2、 而以符号型表示的音乐处理，具有一定的局限性。研究人员更多的是面向文本情感倾向的研究，以判断积极情绪和校及情绪的研究，现已有的研究方法有：基于情感词组的分类方法，通过计算待定词与七对褒贬倾向强烈的词之间的逐点互信息，来判断待定词的情感倾向性等