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数字音乐在人们的日常生活中扮演的角色越来越重要，中文第一搜索引擎百度在几年前就推出了mp3搜索服务，最近另一个搜索巨头google也发布了自己的音乐搜索服务，大有与百度一争高下的态势。但无论是百度，还是google的音乐搜索，都是基于已有的音乐元数据(包括歌曲名、艺术家名)来搜索音乐，实际上这种搜索模式有很大的局限性，就是只能搜索用户脑海中已有的音乐。除了基于已知名字来搜索音乐，通过有关学者的调研，用户在搜索音乐时，考虑的另外一个重要因素是音乐的情感或者说是音乐唤起的听者的情感，即基于音乐情感的音乐搜索，本文即是研究怎借助音乐的情感来更好的满足用户检索音乐的需求，更好的向用户推荐他/她可能喜爱的未知的音乐。通常一个音乐实体包含数字内容(音乐音频信号)和文本内容(歌词、网上用户的音乐评论等)，本文主要针对音乐的文本内容进行分析和处理，来支持用户基于情感的音乐检索。
本文取得的研究成果列举如下：
1.基于音乐文本数据中歌词，采用机器学习中的回归方法来对音乐情感进行分析和计算，并设计了基于音乐情感回归值的音乐检索手段，目前，相关文献中还没有见到过基于歌词的音乐情感回归计算工作。此外，通过一系列的实验，本文得到了一些有意义的结论，对将来工作具有指导意义。
2.基于音乐介绍和评论数据，设计和实现了一个有别于传统检索方式的新的音乐检索系统，该系统采用了本文提出的新的音乐相关性算法，使其能有效支持用户基于情感的检索音乐要求，并且该系统具有很好的扩展性和广阔的应用前景。