Vi presenterar en algoritm som förutsäger musikalisk genre och artist från en ljudvågform. Vår metod använder ensemble eleven ADABOOST för att välja från en uppsättning ljudfunktioner som har extraherats från segmenterat ljud och sedan aggregeras. Vår classifier visade sig vara den mest effektiva metoden för genreklassificering vid de senaste internationella MIREX 2005 tävlingarna inom musikinformationsextraktion, och den näst bästa metoden för att känna igen artister. Denna uppsats beskriver vår metod i detalj, från funktionsextraktion till låtklassificering, och presenterar en utvärdering av vår metod på tre genredatabaser och två artist-erkännande databaser. Dessutom presenterar vi bevis som samlats in från en mängd populära funktioner och klassificeringar att tekniken för att klassificera funktioner aggregerade över segment av ljud är bättre än att klassificera antingen hela låtar eller enskilda kortsiktiga funktioner.
Bergstra, J et al. REF presenterar en algoritm baserad på ADABOOST som förutsäger musikalisk genre och artist från en ljudvågform.
Aggregate features and ADABOOST for music classification
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}