音乐情感识别：在个性化和上下文相关的应用程序中迈向新的强大标准
抽象的
在本文中，我们介绍了音乐情感识别（MER）的挑战和局限性，这是一个跨学科研究领域，致力于解决情感方面的音乐表征。 它分析音乐，以便通过计算预测听众感知或诱发的情感。 我们的目标是：（1）提供有关MER工作流中当前使用的典型方法的见解，以及（2）提示以前的研究如何将其引导到特定的未来方向。
我们为MER提供了一个以用户为中心的新概念化框架，强调了未来的研究人员应将重点放在哪里：（1）开放数据和实验可再现性；（2）概念和注释的固有主观性；（3）模型的可解释性和可解释性；（4）文化和背景相关性，以及（5）对MER应用的道德影响。
该网站提供了音乐和情感数据集以及扩展书目的详细概述。
目录
音乐情感识别数据集
数据集
年
内容
格式
尺寸
类型
感知/诱导
2007年
269摘录（30秒长）
MP3
736MB
分
