Automatic music genre classification based on musical instrument track separation / Automatyczna klasyfikacja gatunku muzycznego wykorzystująca algorytm separacji dźwięku instrumentó muzycznych
Abstrakt
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.
Cytowania
-
4 3
CrossRef
-
0
Web of Science
-
5 6
Scopus
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/s10844-017-0464-5
- Licencja
- otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
- Opublikowano w:
-
JOURNAL OF INTELLIGENT INFORMATION SYSTEMS
nr 50,
strony 363 - 384,
ISSN: 0925-9902 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2018
- Opis bibliograficzny:
- 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:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/s10844-017-0464-5
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
Powiązane datasety
- dane badawcze SYNAT_MUSIC_GENRE_FV_173
- dane badawcze SYNAT Music Genre Parameters PCA 19
- dane badawcze SYNAT_PCA_48
- dane badawcze SYNAT_PCA_11
wyświetlono 211 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
In uence of Low-Level Features Extracted from Rhythmic and Harmonic Sections on Music Genre Classi cation
- A. Rosner,
- F. Weninger,
- B. Schuller
- + 2 autorów