本研究探讨了利用循环神经网络识别音乐情感，以增强音乐推荐系统和支持治疗干预。通过Russell情感象限对音乐进行分类，开发了准确的预测模型。使用Librosa提取音频特征，并比较了不同RNN架构的性能，结果表明简单RNN在小数据集上表现良好。研究展示了神经网络在个性化音乐推荐和治疗系统中的潜力。

本研究使用循环神经网络识别音乐情感，以提升音乐推荐和治疗系统。通过Russell情感象限分类音乐，利用Librosa提取音频特征，采用RNN、双向RNN和LSTM模型。结果显示，简单RNN在小数据集上效果良好，展示了神经网络在个性化音乐推荐和治疗中的潜力。

本研究使用循环神经网络识别音乐中的情感，调整音乐以增强音乐推荐系统和治疗干预。使用Librosa提取音频特征，应用不同循环神经网络架构，结果显示较简单的RNN架构可能更优。研究展示了神经网络在创建个性化和情感共鸣的音乐推荐和治疗系统方面的潜力。

本研究使用循环神经网络识别音乐中的情感，增强音乐推荐系统和治疗干预。实验结果表明，较简单的RNN架构可能更优。研究展示了神经网络在创建个性化和情感共鸣的音乐推荐和治疗系统方面的潜力。