音乐作为人类生活的重要组成部分,可以传达情感和调节听众的情绪。情感是音乐的本质特征,而音乐与情感之间的关系已成为许多学术研究的主题。该研究涉及许多不同的领域,包括哲学、音乐学、心理学、生物学、人类学和社会学。当下,随着信息技术和人工智能的飞速发展,音乐情感识别研究进展迅速,成为数字音乐领域的重要研究方向之一。本文对音乐情感识别模型的构建和应用进行研究,其主要研究工作如下:(1)音乐特征分析技术的研究:通过分析MIDI文件的结构组成,提出基于音频特征改进的轮廓线算法识别乐曲的主旋律,并在此基础上提取出乐曲的情感特征并进行标准化处理,作为分类模型的输入。(2)音乐情感识别模型的建立:根据数据规模建立情感心理模型,使用四类基本情感作为音乐情感分类的结果。选用支持向量机分类器机构建情感多分类模型,并用粒子群算法对模型参数进行优化。(3)音乐情感识别模型的应用:研究基于情感识别的舞台控制方法。通过乐段情感划分技术,将乐曲分成数个乐段,并对乐段的情感进行识别,最后使识别结果与设计好的灯光方案一一匹配,将情感识别技术应用于舞台灯光控制。论文收集了231个音乐片段,并进行人工标注训练分类器;在主旋律提取、音乐情感特征分析基础上改进了分类模型,并将识别模型应用于舞台灯光控制,取得了良好的仿真效果。对比实验和舞台灯光控制应用结果表明,所建立的识别模型在分类精度和测试时间上均有较好的表现,能为舞台灯光设计提供有效参考。