关于音频情感分类的随笔（3）

40.2%的错误辨别率确实不是什么好的结果。本来寄希望于找到有人工标注的音乐唤醒情感的数据，但是这类数据确实不太好找。只有调整算法和模型。

转变一下思路，将已经得到的音乐情感再加上一些特例音乐的特征作为学习的数据，是不是就可以作为学习的数据了呢。那么怎么去验证调整后的结果是否正确呢。我只能收集身边朋友和网友提供的歌曲的信息。然后制作了131首音乐的测试数据集

音乐	情感	描述
蝶恋(特别保留版).wav	Peaceful	平和的
雨 II.wav	Pleased	轻快的
遇袭.wav	Pleased	轻快的
看尽前尘.wav	Peaceful	平和的
神佑.wav	Peaceful	平和的
忧.wav	Peaceful	平和的
御剑伏魔 II.wav	Peaceful	平和的
醉仙驱魔.wav	Excited	兴奋的
魂萦梦牵.wav	Happy	快乐的
蝶满春园 II.wav	Pleased	轻快的
嬉春.wav	Pleased	轻快的
春色无边.wav	Pleased	轻快的
春风恋牡丹.wav	Peaceful	平和的
心急如焚.wav	Pleased	轻快的
危机.wav	Pleased	轻快的
宿命.wav	Pleased	轻快的
云谷鹤峰 III .wav	Peaceful	平和的
血海余生.wav	Pleased	轻快的
罗汉阵.wav	Peaceful	平和的
情怨 II.wav	Pleased	轻快的
富甲一方.wav	Pleased	轻快的
风起云涌.wav	Pleased	轻快的
云谷鹤峰 II.wav	Relaxed	放松的
乐逍遥.wav	Pleased	轻快的
桃花幻梦.wav	Pleased	轻快的
白河寒秋.wav	Peaceful	平和的
蝶舞春园.wav	Pleased	轻快的
section6-告白气球伴奏new	Sad	伤感的
GAI周延-苦行僧(Live)	Pleased	轻快的
GAI周延-垃圾话	Excited	兴奋的
GAI周延-重庆魂(Live)	Sad	伤感的
cetacean	Excited	兴奋的
slave-racer	Excited	兴奋的
Aimer - Ref_rain	Excited	兴奋的
穆哲熙 - 自愈	Pleased	轻快的
以冬 - 不觉秋色浅	Calm	平静的
GAI周延 - 刺	Excited	兴奋的
许嵩&黄龄-冰柜	Calm	平静的
七音盒 - 一念千年	Sad	伤感的
郁可唯 - 深爱	Sad	伤感的
Connie Talbot-Count on Me	Pleased	轻快的
郑智化-水手	Calm	平静的
刘珂矣-半壶纱	Pleased	轻快的
双笙 (陈元汐)-采茶纪	Pleased	轻快的
国风集-张韶涵-青云之上	Sad	伤感的
茶理理理子-魑魅魍魉	Excited	兴奋的
等什么君-凉夜横塘	Sad	伤感的
司南 - 苏东坡	Sad	伤感的
梁博 - 出现又离开	Sad	伤感的
毛不易-烟火成都	Pleased	轻快的
毛不易-无问	Calm	平静的
关文涛-朝花夕拾原唱孙浩	Calm	平静的
朝花夕拾	Calm	平静的
老狼 - 同桌的你	Sad	伤感的
周深-海上蝶	Pleased	轻快的
郑秀文 - 终身美丽	Pleased	轻快的
苏打绿 - 我好想你	Calm	平静的
Clean Bandit - Rather Be	Pleased	轻快的
萧敬腾 - 离开地球表面	Excited	兴奋的
朱主爱-It's A Long Day	Pleased	轻快的
李荣浩-有理想	Calm	平静的
朱主爱-好想你	Pleased	轻快的
bensound-love	Sad	伤感的
bensound-relaxing	Sad	伤感的
bensound-happyrock	Excited	兴奋的
Adele-Hello	Sad	伤感的
汪明荃 - 万水千山总是情	Peaceful	平和的
谢春花-唱不了一首欢乐的歌	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Lost Rivers	Nervous	焦虑的
Sainkho Namtchylak - White Food	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Tovarishi	Nervous	焦虑的
Sainkho Namtchylak - Night Birds	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Memory I	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Houwa	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Early Steps	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Cschai-Su	Nervous	焦虑的
Sainkho Namtchylak - Tundra and Taiga	Calm	平静的
Sainkho Namtchylak - Long Continuum	Nervous	焦虑的
Sainkho Namtchylak - Dream Of Death	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Memory II	Sad	伤感的
Sainkho Namtchylak - Ach so!	Calm	平静的
Fool's Garden - Lemon Tree	Sad	伤感的
张杰 - 只要平凡	Pleased	轻快的
马良 - 往后余生	Sad	伤感的
邓丽君 - 又见炊烟	Calm	平静的
十点半-贝加尔湖畔	Sad	伤感的
朴树-那些花儿	Calm	平静的
朴树 - 生如夏花	Excited	兴奋的
王力宏 - 缘分一道桥	Sad	伤感的
海来阿木-点歌的人	Pleased	轻快的
刘若英-知道不知道	Sad	伤感的
Rustic Renegade-More Then I Can Stand	Calm	平静的
Maksim Mrvica-克罗地亚狂想曲	Sad	伤感的
花姐-狂浪	Excited	兴奋的
王大毛-去年夏天	Sad	伤感的
河图-听雨楼外	Sad	伤感的
河图-汐音社-皎皎	Pleased	轻快的
翱翔 - 吴**&REGI陈彦希&mac ova seas&林渝植Anoryz&雾都L4WUDU&王嗣尧TURBO	Excited	兴奋的
楼顶上的小斑鸠 - 队长	Excited	兴奋的
不舍 - 颜人中	Calm	平静的
ゆめうつつ - 米津玄師	Excited	兴奋的
你会爱的人 - 杨千嬅	Pleased	轻快的
拼个世界给自己（keeppley 新世代BGM） - 姜云升	Excited	兴奋的
银河与星斗 - yihuik苡慧	Excited	兴奋的
做勇敢的大人 - 李润祺	Excited	兴奋的
好久不见 - Lil Jet	Excited	兴奋的
窗 - 虎二	Excited	兴奋的
嘉宾 - 路飞文	Sad	伤感的
任然 - 疑心病	Pleased	轻快的
HANA菊梓乔-秘密花园	Sad	伤感的
JelloRio李佳隆-Kafe.Hu-回忆经济舱(Live)	Sad	伤感的
Masha Ray-Sweetheart(Hasta La Vista)	Excited	兴奋的
周笔畅-花樽与花(Live)	Peaceful	平和的
金玟岐 - 岁月神偷	Sad	伤感的
容祖儿 - 天窗	Sad	伤感的
陈小春 - 友情岁月	Sad	伤感的
G.E.M. 邓紫棋 - Where Did U Go	Excited	兴奋的
Reagan James-Where Did You Go	Pleased	轻快的
Imagine Dragons - Natural	Sad	伤感的
王赫野-大风吹	Calm	平静的
王力宏-需要人陪	Pleased	轻快的
李宗盛-为你我受冷风吹 (Live)	Peaceful	平和的
Mario Ramos-Beliver	Sad	伤感的
李克勤-月半小夜曲	Sad	伤感的
隔壁老樊-多想在平庸的生活拥抱你(Live)	Sad	伤感的
华晨宇-国王与乞丐(Live)	Sad	伤感的
给自己的歌 - 李宗盛	Sad	伤感的
Ur Luv - 李老板	Excited	兴奋的
I Don't Want To Say Goodbye - Teddy Thompson	Calm	平静的
回到 - 蛋堡	Pleased	轻快的
Say You Love Me feat. Tamala - 西原健一郎&Tamala	Excited	兴奋的

测试数据集里面，个人存在疑惑的是对  Sainkho Namtchylak 的Lost Rivers 这类实验音乐专辑的分析。我还特意将里面的收录音乐每首都听了一次，确实从个人感观上不认同里面的部分分析。当然网友针对从音乐在各大平台留下的评论来说，每个人的口味确实不一样。有些听到了悲伤，有些确是烦躁不安（特别是 Lost Rivers）。部分音乐也和提供者对比了一下，基本能正确。

在和各位提供者（也没有多少人）比对的过程中，发现了一个有趣的事情。部分提供者，对音乐的感觉描述如下：

大风吹：
    听起来很有节奏感，能让人情不自禁跟着唱，听起来很欢快，让人很舒适
    
需要人陪：
    歌曲十分舒缓，平静，能让人跟着旋律进入到音乐中，十分享受
    
为你我受冷风吹：
    时而平缓，时而激扬，能带动人的情感，整体听下来能使人产生共鸣
    
天窗：
    这首歌主要是我喜欢容祖儿，单纯的喜欢，哈哈
    
国王与乞丐：
    整首歌都给人一种很压抑的感觉，但是仔细听下来又有点小小的激昂，歌词主要表达的意思也很让我喜欢
    
Beliver:
    节奏感极强，给人一种要极其强烈想冲破天际的一种力量，不受束缚

所以在整理对比资料时无法准确的说出音乐唤醒的是哪类情感。因为收集发生在听歌之后，需要提供者回忆。

可能这里就要提及，为什么不结合歌词作为辅助特征参与情感预测呢？对于一些不同国家的音乐或者无歌词的音乐，歌词的参与感就不太重要了。这就是为什么《梁祝》可能被大多数的音乐人所感知的。之前有本《音乐心理学》书中记载，为了验证音乐的喜好与传播各个人群的关系，将受众分为专业受众和普通受众。播放外国歌曲时，专业受众80%被音乐产生的情绪所感染，普通受众70%能接收到播放音乐产生的情感。所以，得出一个结论，音乐的调动共情部分的主要因素不在于歌词。再加上歌词一定是和播放时长相关的，所以它是一个时域结合很紧密的数据。如果检测部分只是在一首音乐里的一个片段，对于时域来讲，它的开始是片段的开始而不是整首音乐的开始，那么此时该做出怎么样的特征提取呢。（当然，这也是我诸多借口之一）

调整后的正确识别率究竟达到了多少，我也不能准确的统计出。如果有好的方法请告知