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El reconocimiento de emociones musicales (MER) desempeña un papel importante en la interacción entre humanos y máquinas y en el entretenimiento digital. Las emociones que transmite una determinada pista musical son una tarea difícil que ha recibido una atención considerable en la recuperación de información musical. Se han realizado varios esfuerzos para el reconocimiento de emociones musicales. Además de las características habituales utilizadas en el MER, se buscan otras nuevas para reconocer las emociones musicales. La característica de fase residual es una característica de fuente de excitación que se utiliza en este trabajo para explotar la información específica de la emoción presente en la señal musical. En este trabajo MER categoriza las emociones en cinco clases: ira, miedo, feliz, neutral y triste. La extracción y clasificación de características juega un papel importante en el MER, de tal manera que representan bien la música y el cálculo puede llevarse a cabo de manera eficiente. La MFCC es una conocida característica tímbrica combinada con características residuales que se utilizan con técnicas de clasificación de patrones como la red neuronal autoasociativa, la máquina de vectores soporte y la red neuronal de función de base radial. El rendimiento del método se midió utilizando la tasa de error igual y la tasa de reconocimiento.