Music Data Processing and Mining in Large Databases for Active Media

Bożena Kostek; Piotr Hoffmann

doi:10.1007/978-3-319-09912-5_8

Music Data Processing and Mining in Large Databases for Active Media

Abstrakt

The aim of this paper was to investigate the problem of music data processing and mining in large databases. Tests were performed on a large data-base that included approximately 30000 audio files divided into 11 classes cor-responding to music genres with different cardinalities. Every audio file was de-scribed by a 173-element feature vector. To reduce the dimensionality of data the Principal Component Analysis (PCA) with variable value of factors was em-ployed. The tests were conducted in the WEKA application with the use of k-Nearest Neighbors (kNN), Bayesian Network (Net) and Sequential Minimal Op-timization (SMO) algorithms. All results were analyzed in terms of the recogni-tion rate and computation time efficiency.

Cytowania

3

CrossRef
0

Web of Science
9

Scopus

Autorzy (2)

Bożena Kostek prof. dr hab. inż.
Piotr Hoffmann dr inż.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

pełna treść artykułu zobacz w serwisie zewnętrznym otwiera się w nowej karcie

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:: Aktywność konferencyjna
Typ:: materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:: ACTIVE MEDIA TECHNOLOGY, AMT 2014 strony 85 - 95
Język:: angielski
Rok wydania:: 2014
Opis bibliograficzny:: Kostek B., Hoffmann P..: Music Data Processing and Mining in Large Databases for Active Media, W: ACTIVE MEDIA TECHNOLOGY, AMT 2014, 2014, Springer Verlag,.
DOI:: Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-319-09912-5_8
Weryfikacja:: Politechnika Gdańska