Resumen

La enseñanza actual de la música puede mejorar efectivamente la expresión emocional musical de los estudiantes de forma indirecta. La tendencia actual de desarrollo es utilizar la red neuronal PSO-BP para realizar la investigación cuantitativa de la expresión emocional musical. En base a esto, este trabajo estudia los factores de influencia de la expresión emocional musical basándose en la red neuronal PSO-BP y el análisis de big data. En primer lugar, se propone un modelo de análisis de la expresión emocional musical basado en el algoritmo de red neuronal PSO-BP. La función de autocorrelación se utiliza para simular la información de la expresión de la emoción en la música. A través del valor máximo de la curva de la función de autocorrelación en el proceso de detección, se restablece la señal vocal de la música, y luego se analiza la emoción expresada. En segundo lugar, se analizan los factores de influencia del algoritmo de red neuronal PSO-BP en la expresión de la emoción musical. El algoritmo de red neuronal PSO-BP mejorado y el modelo de datos multidimensional se utilizan para un análisis exhaustivo para analizar con precisión la emoción en la expresión musical, y el método de evaluación difusa y el proceso de jerarquía analítica se utilizan para la evaluación de la calidad. Finalmente, la validez del modelo de análisis de la emoción musical se verifica mediante numerosos experimentos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:expresión de emociones musicales, algoritmo de red neuronal, pb, red neuronal, expresión emocional, factores de influencia, factores de la música, proceso de jerarquía analítica, modelo de análisis de la expresión, factores de la pso
• Keywords:music emotions expression, neural network algorithm, bp, neural network, emotional expression, influence factors, factors of music, analytic hierarchy process, expression analysis model, factors of pso