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从本世纪初到现在，计算机技术、通信技术以及多媒体技术飞速发展，越来越多的研究者开始关注基于内容的多媒体信息处理理论及其相关技术。音乐情感的计算机识别和音乐视觉化的相关研究也逐渐成为人们关注的焦点。 音乐情感识别就是利用计算机识别音乐本身所包涵的情感，即先从音乐中提取音乐基本特征信息，并通过预设的识别模式进行音乐情感信息分类的过程，是一项较为前沿的人工智能技术;音乐视觉化是以准确快速地传达音乐内容信息和有效地实现音乐信息价值为目的，将音乐内容信息转化为视觉元素进行重新排列组合，最终以视觉方式呈现音乐信息的一种设计活动。音乐情感识别与视觉化相结合，可以帮助人们减轻对音乐理解的认知负担，从而促进音乐在作品分析、辅助教学、可视化检索、游戏娱乐、舞台表演等诸多领域中的应用与发展。 依照现有的研究情况，在音乐情感识别和音乐视觉化相关问题上，国内外的研究者都取得了一定的成果，并提出了一些可行的模型或解决方案。但从纵观该研究领域的整体情况，现有的研究仍主要侧重于技术层面，而对于理论方面的探索还较为缺乏。音乐情感及其视觉化技术方面的研究固然必要，然而立足于情报学领域，结合音乐学、心理学、数学和计算机科学等学科领域进行跨学科的交叉研究，是相当有价值的。本文将从信息的视角入手，在音乐情感信息的识别与视觉化方面开展一些有创新性的研究。 本文首先探讨了音乐情感信息识别与视觉化的研究内容和国内外研究现状，分析了该研究的应用价值，认为该研究在情报科学特别是信息视觉传播学领域中应当被重视。其次对音乐情感信息进行了分析，着重研究了音乐的情感色彩，在此基础上对音乐情感信息的表示、识别与视觉化进行了深入探讨。最后，在前人已有研究的基础上，提出了音乐·情感信息-视觉(M-I-V)音乐情感信息视觉化模型，并通过实验对该模型进行了检验，证明了该模型的可实现性。