TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Music Genre Classification Using MIDI and Audio Features"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Music Genre Classification Using MIDI and Audio Features | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 36409 8 pages doi 2007 36409 Research Article Music Genre Classification Using MIDI and Audio Features Zehra Cataltepe Yusuf Yaslan and Abdullah Sonmez Computer Engineering Department Faculty of Electrical and Electronic Engineering Istanbul Technical University Maslak Sariyer Istanbul 34469 Turkey Received 1 December 2005 Revised 17 October 2006 Accepted 19 October 2006 Recommended by George Tzanetakis We report our findings on using MIDI files and audio features from MIDI separately and combined together for MIDI music genre classification. We use McKay and Fujinaga s 3-root and 9-leaf genre data set. In order to compute distances between MIDI pieces we use normalized compression distance NCD . NCD uses the compressed length of a string as an approximation to its Kolmogorov complexity and has previously been used for music genre and composer clustering. We convert the MIDI pieces to audio and then use the audio features to train different classifiers. MIDI and audio from MIDI classifiers alone achieve much smaller accuracies than those reported by McKay and Fujinaga who used not NCD but a number of domain-based MIDI features for their classification. Combining MIDI and audio from MIDI classifiers improves accuracy and gets closer to but still worse accuracies than McKay and Fujinaga s. The best root genre accuracies achieved using MIDI audio and combination of them are and respectively compared to of McKay and Fujinaga. Successful classifier combination requires diversity of the base classifiers. We achieve diversity through using certain number of seconds of the MIDI file different sample rates and sizes for the audio file and different classification algorithms. Copyright 2007 Hindawi Publishing Corporation. All rights reserved. 1. INTRODUCTION The increase of the musical databases on the Internet and multimedia systems have brought

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.