情绪和频谱之间的关系是已知的

你的想法是查看峰值与背景的强度，这将告诉你音乐的"嘈杂"与"音高"程度，这可能会告诉你它的器乐与打击乐有多大，尽管该技术可能会误解其他类型的噪音的打击乐，如环境/环境噪音和声音效果。我不认为这能赢得你多少。

从FFT中，您还可以推导出其他参数，例如光谱质心，它与我们对亮度的感知密切相关，等等。

然而，FFT本身并没有开始捕捉我们所谓的音乐的"情绪"或"情感内容"。一些未捕获的信息示例：

• 音乐的调。仅仅因为一首歌是小调，并不能使它"悲伤"，但它在歌曲的情绪中起着重要作用。
• 节奏。歌曲的节奏是情感内容的主要指标。

你可以在谷歌上做更多的研究，但不仅仅是频率来讲述音乐的情绪，还有很多因素
根据上述因素，您可以设置音乐的特定情绪，
示例：节拍非常慢，但频率/音符非常高，它可能会强调非常深刻的悲伤。

您可以在互联网上查找不同的音乐情绪，然后确定它们的速度，频率，音符，音色，它们的模式将匹配特定类型的音乐。 您可以使用神经网络来熟悉您的系统，根据您研究的模式确定声音的情绪。