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O reconhecimento de emoções musicais (MER) desempenha um papel importante na interação homem-máquina e no entretenimento digital. As emoções transmitidas por uma dada faixa de música são uma tarefa difícil que tem recebido uma atenção considerável na recuperação de informação musical. Foram feitos vários esforços para o reconhecimento das emoções musicais. Entre as caraterísticas regulares utilizadas no MER, há uma procura de novas caraterísticas para reconhecer as emoções musicais. A caraterística de fase residual é uma caraterística de fonte de excitação que é utilizada neste trabalho e que pode ser utilizada para explorar a informação específica da emoção presente no sinal musical. Neste trabalho, o MER categoriza as emoções em cinco classes: raiva, medo, felicidade, neutralidade e tristeza. A extração e a classificação das caraterísticas desempenham um papel importante no MER, uma vez que representam bem a música e o cálculo pode ser efectuado de forma eficiente. O MFCC é uma caraterística de timbre bem conhecida que, combinada com caraterísticas residuais, é utilizada com técnicas de classificação de padrões como a rede neural auto-associativa, a máquina de vectores de apoio e a rede neural de funções de base radial. O desempenho do método foi medido utilizando a taxa de erro igual e a taxa de reconhecimento.
