Mineração de dados aplicada à classificação automática de gêneros musicais

IF 0.2 Q4 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
P. Moreira, D. F. Tsunoda
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Abstract

Tem por objetivo classificar gêneros musicais automaticamente por meio de algoritmos de Mineração de Dados, considerando descritores extraídos do sinal de áudio. Identifica na Last.fm as 150 músicas mais populares de sete gêneros musicais (Rock, Jazz, POP, Música Clássica, MPB, Heavy Metal e Samba). Mediante a extração de descritores relacionados ao sinal de áudio destas músicas, aplica os algoritmos Random Forest; Bayes Net; C4.5; KNN e as estratégias Bagging e Boosting para a classificação. Obtém como melhor resultado 66,67% de acerto com o algoritmo C4.5 para classificação entre Samba e MPB. Constata que a classificação de gêneros musicais se apresenta como um "problema interessante" para estudos que envolvem técnicas de Machine Learning. Estimula a continuidade de estudos semelhantes aplicando algoritmos baseados em Redes Neurais e Algoritmos Genéticos.
数据挖掘应用于音乐类型的自动分类
它的目标是通过数据挖掘算法自动分类音乐类型,考虑从音频信号中提取的描述符。最后的标识。来自7种音乐流派(摇滚、爵士、流行、古典、MPB、重金属和桑巴)的150首最受欢迎的歌曲。通过提取与这些歌曲的音频信号相关的描述符,应用随机森林算法;贝叶斯网络;C4.5;KNN和分类的袋和提升策略。在Samba和MPB之间的分类中,C4.5算法的准确率为66.67%。注意到音乐类型的分类对于涉及机器学习技术的研究来说是一个“有趣的问题”。通过应用基于神经网络和遗传算法的算法,促进类似研究的连续性。
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Revista Brasileira de Computacao Aplicada
Revista Brasileira de Computacao Aplicada COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS-
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