音乐中情感或心情可以在不同层面上表达自己。我们评估了基于歌词和音频的情感分析模型，并提出了结合音频和歌词结果的不同方法。我们还研究了音频和歌词情感之间的错误分类和矛盾，并确定了可能的原因。最后，我们解决了这个研究领域的一些基本问题，如主观性高，数据缺乏以及情感分类的不一致性。

May, 2024

该论文提出了一种新颖的方法来执行新闻视频的情感分析，基于从内容中提取的音频、文字和视觉线索的融合。该方法旨在为构建媒体宇宙的 ethos（身份）的 semiodiscoursive 研究做出贡献，我们计算了从面部表情中识别出的视觉强度、参与者的声音调制、文本语音和情感得分（极性）。实验结果显示，该方法在情感分类任务中达到了高达 84％的准确度，因此在新闻界中具有极高的应用潜力。

Apr, 2016

本文介绍了机器学习在情感分析领域的最新进展，并对情感分析的起源、任务、挑战、方法和资源使用以及应用进行了概述。此外，文中还讨论了情感分析存在潜在有害影响的问题，并介绍了追求情感分析公平性的最新研究方向。

May, 2020

本文介绍了一个基于 Deep Learning 的生成模型，可用于自动根据所需情感生成音乐，并且可以用于标记音乐的情感分类，经实验证明，该模型的预测准确率较高。

Mar, 2021

我们介绍了一种使用 AI 工具来操纵歌曲情感内容的新方法。我们的目标是在尽可能保持原有旋律的情况下实现所需情感。为此，我们创建了一个交互式流程，能够将输入的歌曲转换为与之截然相反的情感，并通过 Russel 的 Circumplex 模型对结果进行可视化。我们的方法是对现有音乐情感内容进行语义操作的概念验证，这是一个旨在修改现有音乐情感内容的新领域。我们设计了一个深度学习模型，能够评估我们对关键部分、SoundFont 乐器设备以及其他音乐特征的修改准确性。我们的模型准确度与 4Q Emotion 数据集上的最新技术水平相符。通过进一步改进，这项研究可能为按需定制音乐生成、现有作品的自动混音以及情感进展调整的音乐播放列表做出贡献。

Jun, 2024

该文综述了情感分析在文学中的应用，包括追踪情节发展的变化、网络分析，以及理解文本的情感等。

Aug, 2018

本研究考虑了基于音频信号和歌词的多模态音乐情绪预测任务，复现传统特征工程方法的基础上提出了一种基于深度学习的新模型，证明了新方法相较于传统模型更擅长于唤起用户的注意，而在情感预测上两种方法表现相当。此外，我们还比较了不同的融合方法，在同时优化各单模态模型时取得了较大的提升，并向公众发布部分数据以供参考。

Sep, 2018

音乐生成和表达情感之间的关系对于深度学习和自然语言处理的发展具有重要意义，并且有潜力在创意产业中提供强大的工具来推动和生成新的音乐作品。

Nov, 2023

本文旨在研究多模态方法是否能在高级歌曲特征和歌词上比单一模态更好地预测歌曲情感得分，结果显示多模态特征在预测愉悦度时比纯音频好，其中 5 种高级歌曲特征对模型性能的贡献最大。

Feb, 2023

本研究从机器学习角度分析了 Geneva Emotional Music Scale 9 在 Emotify 音乐数据集中的适用性，探讨了情感通过音乐表达感染的自动识别。

May, 2019