Automatic music genre classification based on musical instrument track separation / Automatyczna klasyfikacja gatunku muzycznego wykorzystująca algorytm separacji dźwięku instrumentó muzycznych - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Automatic music genre classification based on musical instrument track separation / Automatyczna klasyfikacja gatunku muzycznego wykorzystująca algorytm separacji dźwięku instrumentó muzycznych

Abstract

The aim of this article is to investigate whether separating music tracks at the pre-processing phase and extending feature vector by parameters related to the specific musical instruments that are characteristic for the given musical genre allow for efficient automatic musical genre classification in case of database containing thousands of music excerpts and a dozen of genres. Results of extensive experiments show that the approach proposed for music genre classification is promising. Overall, conglomerating parameters derived from both an original audio and a mixture of separated tracks improve classification effectiveness measures, demonstrating that the proposed feature vector and the Support Vector Machine (SVM) with Co-training mechanism are applicable to a large dataset.

Citations

  • 3 4

    CrossRef

  • 4 0

    Web of Science

  • 4 7

    Scopus

Authors (2)

Cite as

Full text

full text is not available in portal

Keywords

Details

Category:
Articles
Type:
artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
Published in:
JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS no. 50, pages 363 - 384,
ISSN: 0925-9902
Language:
English
Publication year:
2018
Bibliographic description:
Rosner A., Kostek B.: Automatic music genre classification based on musical instrument track separation / Automatyczna klasyfikacja gatunku muzycznego wykorzystująca algorytm separacji dźwięku instrumentó muzycznych// JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS. -Vol. 50, nr. 2 (2018), s.363-384
DOI:
Digital Object Identifier (open in new tab) 10.1007/s10844-017-0464-5
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 111 times

Recommended for you

Meta Tags