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J-GLOBAL ID：202002246552308551   整理番号：20A1034820

音楽ジャンル分類のためのファジィルールベースアプローチの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing Fuzzy Rule Based Approaches for Music Genre Classification

著者 (4件)： Heerde Frederik (Department of Computer Science, TU Dortmund, Dortmund, Germany) ,  Heerde Frederik (QuinScape GmbH, Dortmund, Germany) ,  Vatolkin Igor (Department of Computer Science, TU Dortmund, Dortmund, Germany) ,  Rudolph Guenter (Department of Computer Science, TU Dortmund, Dortmund, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12103  ページ： 35-48  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音楽ジャンル分類に関する研究の大部分は分類品質のみに焦点を合わせている。しかしながら,聴者と音楽家は,神経回路網により人手で設計されたか学習された信号特徴の複雑なブラックボックス変換の代わりに,装置やコード統計のようなジャンルの意味的性質を記述する理解可能なモデルを支持する。現在まで,音楽分類において広く適用されていない方法ではないファジィルールは,エンドユーザに対する理解性の優位性,特に注意深く設計された意味的特徴との組合せを提供する。本研究では,ファジィルール上で動作する3つのアプローチを調整し,比較した。すなわち,プリミティブルールの完全探索,進化アプローチ,およびファジィパターン木である。さらに,ベースラインとしてランダムフォレスト分類器を含めた。実験は,1517の人工衛星データベースの人工フィルターサブセットについて行った。そのために,機器,気分,単一スタイル,メロディ,調和,聴者への影響,および効果を記述する245の意味的性質を抽出し,分類モデルを訓練した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  音楽 ,  データベース ,  人工衛星 ,  *ブラックボックス ,  基準線 ,  神経回路網
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  ファジィルール ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィルールベース ,  音楽ジャンル認識 ,  意味論的特徴

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 音楽 ,  分類