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摘要
时间序列分解能够根据各成分的特征分析其时间变化过程，在金融经济领域有着广泛的应用，但在音乐信号处理中的应用较少。音乐的动态情感标注作为一种时间序列数据，直接反映了人们受音乐内容变化而产生的情感变化，因此可以采用时间序列分解的方法得到其特征描述。本文选用了DEAM数据集中8种类别音乐，将其动态标注的2维VA情感模型数据进行时间序列分解，分解为线性趋势、周期分量和随机分量3部分，对每种类别每一部分的特征参数进行统计比较，最后通过分类算法在提取的时序特征参数上实现音乐流派的分类。
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单位中国传媒大学
