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Il riconoscimento delle emozioni musicali (MER) svolge un ruolo importante nell'interazione uomo-macchina e nell'intrattenimento digitale. Le emozioni trasmesse da un determinato brano musicale sono un compito impegnativo che ha ricevuto una notevole attenzione nell'ambito del recupero delle informazioni musicali. Sono stati compiuti diversi sforzi per il riconoscimento delle emozioni musicali. Tra le normali caratteristiche utilizzate nel MER, è in corso la ricerca di nuove caratteristiche per il riconoscimento delle emozioni musicali. La caratteristica della fase residua è una caratteristica della sorgente di eccitazione utilizzata in questo lavoro e può essere utilizzata per sfruttare le informazioni specifiche delle emozioni presenti nel segnale musicale. In questo lavoro il MER classifica le emozioni in cinque classi: rabbia, paura, felicità, neutro e tristezza. L'estrazione e la classificazione delle caratteristiche giocano un ruolo importante nel MER, in modo tale da rappresentare bene la musica e da rendere efficiente il calcolo. Le note caratteristiche timbriche MFCC, combinate con le caratteristiche residue, sono utilizzate con tecniche di classificazione come la rete neurale autoassociativa, la macchina a vettori di supporto e la rete neurale a base radiale. Le prestazioni del metodo sono state misurate utilizzando il tasso di errore e il tasso di riconoscimento.