報告題目：融合多時間尺度分析的音樂動态情感識别方法
報 告 人：徐明星 清華大學
報告時間：2019年6月22日14:00-15:00
報告地點：數學樓第二報告廳
報告摘要：
音樂是情感的載體，能調節人的情緒、豐富人的精神生活。音樂是音樂創作者和演奏者表達情感的藝術形式，能讓音樂聆聽者在欣賞音樂的過程中産生特别的情感反應。音樂的動态情感識别從音樂聲學特征出發，預測随時間變化的音樂維度情感。音樂情感識别在音樂個性化推薦、電影遊戲的特定場景配樂、音樂心理治療等領域有着廣泛應用。
本報告将介紹本研究小組近年來在音樂動态情感識别方面所開展的研究工作和取得的進展。我們基于2014、2015 年MediaEval國際評測任務“Emotion in Music”中的音樂情感數據集開展了一系列研究，包括基于情感空間分解的兩級回歸分析、基于雙向長短時記憶網絡模型BLSTM和極限學習機ELM融合的回歸分析、基于音樂上下文和層次結構信息的情感建模預測方法、以及通過引入注意力機制來聯合優化上下文時序模型建模等方法。
報告人簡介：
徐明星，博士，清華大學人工智能研究院聽覺智能研究中心常務副主任，副教授。主要研究方向：情感計算、說話人識别、語音識别和跨媒體計算等。承擔和參加過多項973、863、自然基金項目，以及多個國際合作研究項目。目前在研的項目有：負責國家自然科學基金重點項目子課題1項、科技部重點研發計劃子課題2項。在國際重要學術會議和期刊上發表相關學術論文近百篇。
國際比賽成績：曾帶領學生在2015年MediaEval國際音樂情感識别挑戰賽第一，2017年國際多模态情感識别競賽MEC獲音頻情感識别冠軍，2019年國際說話人識别欺騙與防禦對策挑戰賽ASVspoof防錄音攻擊任務第一。
