Vi presenterar en ny metod för musikalisk genre klassificering baserad på hög nivå melodiska funktioner som extraheras direkt från ljudsignalen av polyfonisk musik. Funktionerna erhålls genom automatisk karakterisering av tonhöjdskonturer som beskriver den dominerande melodiska linjen, extraherad med hjälp av en toppmodern ljudmelodiextraktionsalgoritm. Med hjälp av vanliga maskininlärningsalgoritmer används melodiska funktioner för att klassificera utdrag i fem olika musikaliska genrer. Vi får en klassificering noggrannhet över 90% för en samling av 500 utdrag, visar att framgångsrik klassificering kan uppnås med hjälp av hög nivå melodiska funktioner som är mer meningsfulla för människor jämfört med låg nivå funktioner som vanligen används för denna uppgift. Vi jämför också vår metod med en baslinje metod med hjälp av låg nivå timbre funktioner, och studera effekten av att kombinera dessa låg nivå funktioner med våra hög nivå melodiska funktioner. Resultaten visar att det är lovande att komplettera funktioner på låg nivå med melodiska funktioner på hög nivå.
Salamon m.fl. REF presenterade en ny metod för klassificering av musikalisk genre baserad på hög nivå melodiska funktioner som extraherats direkt från ljudsignalen av polyfonisk musik.
Musical genre classification using melody features extracted from polyphonic music signals
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}