Desarrollo de un método para la clasificación automática de archivos musicales usando la técnica bag of words
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Date
2011
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
Los archivos musicales presentan diversas caracter sticas relacionados al timbre,_x000D_
la tonalidad y la r tmica; adem as considerando la enorme variedad de m usica_x000D_
existente, surge la necesidad de poder clasi car y organizar las canciones incluyendo_x000D_
criterios no comunes en los reproductores de audio convencionales. Dichas_x000D_
clasi caciones son posibles si aplicamos la extracci on de caracter sticas a la se~nal_x000D_
digital del audio, de tal manera que podamos obtener un patr on lo su cientemente_x000D_
caracter stico que servir a para el entrenamiento de un modelo clasi cador._x000D_
El presente trabajo muestra el desarrollo de un m etodo para la clasi caci on autom_x000D_
atica de archivos musicales, que incorpora una fase medi atica entre la extracci_x000D_
on de caracter sticas y el clasi cador, utilizando la t ecnica Bag of Word. Esta_x000D_
t ecnica trata de hallar un histograma de distribuci on del conjunto de vectores de_x000D_
caracter sticas en un espacio de dimensi on mayor; este histograma ser a nuestro_x000D_
patr on de caracter sticas del archivo musical. Para la clasi caci on y reconocimiento_x000D_
de los patrones utilizamos las Maquinas de Soporte Vectorial (SVM)._x000D_
Usando el m etodo propuesto obtuvimos un acierto de 80.65% aplicados a una_x000D_
base de 4500 piezas musicales en formato MP3
Description
Music les have di erent features related to the sound, pitch and rhythm;_x000D_
besides considering the enormous variety of existing music, the need arises to_x000D_
classify and organize songs including criteria that are not common in conventional_x000D_
audio players. These classi cations are possible if we apply feature extraction to_x000D_
digital audio, so we can get a pattern, which has a characteristic good enough to_x000D_
be used to train a classi er model._x000D_
This project shows the development of a method to the automatic sorting of music_x000D_
les, which incorporates a media stage between feature extraction and classi er,_x000D_
using the technique Bag of Word. This technique tries to nd a distribution_x000D_
histogram of all feature vectors in a space of higher dimension, this histogram will_x000D_
be our standard features music le. For the classi cation and pattern recognition,_x000D_
we use the Support Vector Machines (SVM)._x000D_
Using this method, we obtained an accuracy of 80.65% applied to a 4500 pieces_x000D_
of music in MP3 format
Keywords
Clasificación automática, Archivos musicales, Bag of Words