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使用條件隨機域方法分析並預測流行音樂結構

為了解決LRC 歌詞網的問題，作者謝長鴻 這樣論述：

本研究將探討在音樂結構探索(MSD Music Structure Discovery)當中，如何預測流行音樂當中包含歌詞的各個音樂結構。我們嘗試以條件隨機域(Conditional Random Fields)統計模型，建立出三組特徵值，分別為以歌詞為主的特徵值，動態歌詞為主的特徵值以及旋律中振幅為主的特徵值，作為目標歌詞類別的重要判斷依據。本論文中提出了幾個分析流行音樂中各個類別的特徵與其相依性用以預測流行音樂中結構順序的方法。此方法主要是針對歌詞與音訊來用以做為分析的依據，包含了歌詞中的關鍵字分析，歌詞中類別與類別間的相對位置關係，動態歌詞所提供的時間資訊，以及音訊內容所代表段落意義並

且搭配流行音樂結構的定義用以幫助這些方法之實現。在這篇論文中選用了從2006年2014年KKBOX流行音樂排行榜上的音樂以及使用魔鏡歌詞網中所提供的動態歌詞來當作這次實驗的資料當作實驗的資料，以及找尋了十四位時常在聽流行音樂的大學生搭配流行音樂結構的定義來協助幫忙標記所需的資料用以實用，並且使用F-measure來研證本實驗的效果好壞。