Abstrakt
Music analysis and processing aims at understanding information retrieved from music (Music Information Retrieval). For the purpose of music data mining, machine learning (ML) methods or statistical approach are employed. Their primary task is recognition of musical instrument sounds, music genre or emotion contained in music, identification of audio, assessment of audio content, etc. In terms of computational approach, music databases contain imprecise, vague and indiscernible data objects. Moreover, most of the machine learning algorithms outcomes are given as a black-box result. Also, underfitting or overfitting may occur, meaning that either the model description is not complex enough or the test set is too small or not sufficiently representative. Thus the goal is to generalize the model. To overcome some of these problems, rule-based systems may be used, e.g., based on rough set theory that shows the outcome in the form of rules interconnecting features retrieved from music. Thus, first, principles of rule-based classifiers and particularly rough sets (RS) are presented, showing their usability in the music domain. A potential of the rough set-based approach was shown in the context of music genre recognition. The results were analyzed in terms of the recognition rate and computation time efficiency.
Cytowania
-
1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (2)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
- Copyright (2019 Acoustical Society of America)
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Journal of the Acoustical Society of America
nr 146,
strony 1 - 13,
ISSN: 0001-4966 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2019
- Opis bibliograficzny:
- Korvel G., Kostek B.: Discovering Rule-Based Learning Systems for the Purpose of Music Analysis// Journal of the Acoustical Society of America -Vol. 146,iss. 4 (2019), s.1-13
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1121/1.5137237
- Bibliografia: test
-
- S. McAdams, S. Winsberg, S. Donnadieu, G. de Soete, and J. Krimphoff, "Perceptual scaling of synthesized musical timbres: common dimensions, specificities and latent subject classes", Psychological Research, 58: pp. 177- 192 (1995). otwiera się w nowej karcie
- S. Bech. N. Zacharov, "Perceptual Audio Evaluation. Theory, method and application", Wiley (2006). otwiera się w nowej karcie
- J. Berg, "How do we determine the attribute scales and questions that we should ask of subjects when evaluating spatial audio quality? In Proc. Int. Workshop on Spatial Audio and Sensory Evaluation Techniques (2006). otwiera się w nowej karcie
- Dorochowicz, A. Majdańczuk, P. Hoffmann, B. Kostek, "Classification of musical genres by means of listening tests and decision algorithms", ISMIS 2017, 23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems, Warsaw, Poland, 26.6.2017 -29.6.(2017). otwiera się w nowej karcie
- Q. Huynh-Thu, M. N. Garcia, F. Speranza, P. Corriveau, A. Raake, "Study of Rating Scales for Subjective Quality Assessment of High-Definition Video", IEEE Transactions on Broadcasting. 57 (1): pp. 1-14 (2011). doi:10.1109/TBC.2010.2086750. ISSN 0018-9316. otwiera się w nowej karcie
- N. Friedman, D. Geiger, M. Goldszmidt, "Bayesian network classifiers", Machine Learning 29, pp. 139-164 (1997). otwiera się w nowej karcie
- K. Hevner, "Experimental studies of the elements of expression in music", American Journal of Psychology, Vol. 48, pp. 246-268 (1936). otwiera się w nowej karcie
- P. Hoffmann, B. Kostek, "Bass Enhancement Settings in Portable Devices Based on Music Genre Recognition", JAES Vol. 63, 12, pp. 980-989, December (2015), http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2015.0087. otwiera się w nowej karcie
- X. Hu, S. J. Downie, C. Laurier, M. Bay, A. F. Ehmann, "The 2007 MIREX audio mood classification task: Lessons learned," Proceedings of ISMIR, Philadelphia, PA, USA, pp. 462-467 (2008).
- ITU-T Rec. P.10 Vocabulary for performance and quality of service (2006).
- Post-print of: Korvel G., Kostek B.: Discovering Rule-Based Learning Systems for the Purpose of Music Analysis. Journal of the Acoustical Society of America. Vol. 146, iss. 4, 2947 (2019). DOI: https://doi.org/ 10.1121/1.5137237 [12] ITU, International Telecommunications Union [https://www.itu.int/en/Pages/default.aspx][https://www.itu.int/pub/T-HDB-QOS.02-2011. otwiera się w nowej karcie
- S. Jamieson, "Likert scales: how to (ab) use them," Medical education, 38.12, pp. 1217-1218 (2004). otwiera się w nowej karcie
- M. Kahrs, K. Brandenburg, "Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics", Springer Science & Business Media (2006). otwiera się w nowej karcie
- D. Ko, W. Woszczyk, "Virtual Acoustics for Musicians: Subjective Evaluation ENGINEERING REPORTS of a Virtual Acoustic System in Performance of String Quartets," J. Audio Eng. Soc., Vol. 66, 9, pp. 712-723, (2018 September). DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2018.0038 otwiera się w nowej karcie
- Kostek, P. Hoffmann, A. Kaczmarek, P. Spaleniak, "Creating a Reliable Music Discovery and Recommendation System", Springer Verlag, 107-130, XIII (2013). otwiera się w nowej karcie
- B. Kostek, "Observing uncertainty in music tagging by automatic gaze tracking", 42nd International Audio Eng. Soc. Conference, Ilmenau, Germany, July 22-24 (2011).
- B. Kostek, A. Kuprjanow, P. Zwan, W. Jiang, Z.W. Raś, M. Wojnarowski, J. Swietlicka, "Report of the ISMIS 2011 Contest: Music Information Retrieval, Foundations of Intelligent Systems," Lecture Notes in Computer Science (LNCS, 6804), Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 715-725 (2011), DOI: 10.1007/978-3-642- 21916-0_75. otwiera się w nowej karcie
- B. Kostek, M. Plewa, "Parametrization and Correlation Analysis Applied to Music Mood Classification", Int. J. Computational Intelligence Studies, Inderscience Publishers, pp. 4-25 (2013), https://doi.org/10.1504/IJCISTUDIES.2013.054734. otwiera się w nowej karcie
- B. Kostek, M. Plewa, "Testing a Variety of Features for Music Mood Recognition", 166th Meeting Acoustical Soc. of America, No. 5, vol. 134, pp. 3994, San Francisco, USA, 2.12.2013 -6.12.(2013). otwiera się w nowej karcie
- B. Kostek, M. Plewa, "Rough Sets Applied to Mood of Music Recognition", Federated Conference on Computer Science and Information Systems, vol. ISBN 978-83-60810-90, pp. 71 -78, Gdansk, Poland, 11.9.2016 - 14.9.(2016), DOI: 10.15439/2016F548. otwiera się w nowej karcie
- Laurier, M. Sordo, J. Serra, P. Herrera, "Music Mood Representations from Social Tags", Proc. 10th International Society for Music Information Conference, Kobe, Japan, pp. 381-386 (2009). otwiera się w nowej karcie
- T. Letowski, "Sound quality scales and systems" (1995). otwiera się w nowej karcie
- [https://www.itu.int/en/Pages/default.aspx] [25] MIREX 2009 Mood Multi Tag Data Description, http://www.music-ir.org/archive/ papers/Mood_Multi_Tag_Data_Description.pdf otwiera się w nowej karcie
- MPEG 7 standard, http://mpeg.chiariglione.org/standards/mpeg-7 otwiera się w nowej karcie
- Z. Pawlak, "Rough Sets", International J. Computer and Information Sciences, 11, pp. 341-356 (1982). otwiera się w nowej karcie
- J. F. Peters, A. Skowron, A. (Eds.): Transactions on Rough Sets, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4100, Springer (2004-2019). otwiera się w nowej karcie
- M. Plewa M., B. Kostek, "Creating Mood Dictionary Associated with Music", 132 Audio Engineering Society Convention, preprint 8607, Budapest, Hungary, 26.4.2012 -29.4.(2012). otwiera się w nowej karcie
- "Practical procedures for subjective testing", Handbook (2012) https://www.itu.int/pub/T-HDB-QOS.02-2011] otwiera się w nowej karcie
- "RSES 2.1. Rough Set Exploration System", User's handbook. http://logic.mimuw.edu.pl/~rses/RSES_doc.pdf. Warsaw (2004). otwiera się w nowej karcie
- J. A. Russel, A circumplex model of affects, Journal of personality and Social Psychology, 39, pp. 1161-1178 (1980). otwiera się w nowej karcie
- R. E. Thayer, "The Biopsychology of Mood and Arousal", Oxford University Press (1989). otwiera się w nowej karcie
- Vincent, M. G. Jafari, M. D. Plumbley, "Preliminary guidelines for subjective evaluation of audio source separation algorithms", Proc. of ICA Research Network International Workshop, pp. 93-96 (2006). otwiera się w nowej karcie
- N. Zacharov and G. Lorho, "What are the requirements of a listening panel for evaluating spatial audio quality?" Proc. Int. Workshop on Spatial Audio and Sensory Evaluation Techniques (2006). otwiera się w nowej karcie
- S. Zielinski, F. Rumsey, S. Bech, "On some biases encountered in modern audio quality listening tests-a review." J. Audio Eng. Soc. 56.6: 427-451 (2008). otwiera się w nowej karcie
- Źródła finansowania:
-
- Działalność statutowa/subwencja
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 66 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Introduction to the special issue on machine learning in acoustics
- Z. Michalopoulou,
- P. Gerstoft,
- B. Kostek
- + 1 autorów