ABSTRACT Gaussian Processes (GPs) är Bayesian nonparametric modeller som blir allt populärare för deras överlägsna förmåga att fånga mycket icke-linjära datarelationer i olika uppgifter, såsom dimensionality reduktion, tidsserieanalys, nyhet upptäckt, samt klassiska regressions- och klassificeringsuppgifter. I denna uppsats undersöker vi genomförbarheten och tillämpligheten av GP modeller för musik genre klassificering och musik känslor uppskattning. Detta är två av de viktigaste uppgifterna inom området musikinformationssökning (MIR). Hittills har stödvektormaskinen (SVM) varit den dominerande modellen som används i MIR-system. Liksom SVM är GP-modeller baserade på kärnfunktioner och grammatriser, men däremot producerar de verkligen probabilistiska utgångar med en explicit grad av förutsägelseosäkerhet. Dessutom finns det algoritmer för GP hyperparameter lärande-något SVM ramverk saknar. I denna uppsats byggde vi två system, ett för musik genre klassificering och ett för musik känsla uppskattning med både SVM och GP modeller, och jämförde deras föreställningar på två databaser av liknande storlek. I samtliga fall bearbetades ljudsignalen på samma sätt, och effekterna av olika funktionsextraktionsmetoder och deras olika kombinationer undersöktes också. Utvärderingsexperimenten visade tydligt att GP i både klassificering av musikgenrer och värdering av musikkänslor konsekvent utförde bättre än SVM. GP uppnådde en 13,6% relativ genre klassificering fel minskning och upp till en 11% absolut ökning av koefficienten för bestämning i känslouppskattning uppgift.
Slutligen, GPs för musik genre klassificering och känslouppskattning undersöktes i REF.
Music Genre and Emotion Recognition Using Gaussian Processes
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}