文献

J-GLOBAL ID：202002291810268833   整理番号：20A2071747

Bayes深層学習による歌における感情認識【JST・京大機械翻訳】

Emotion Recognition in Songs via Bayesian Deep Learning

著者 (3件)： Nayal Jeevan Singh (Netaji Subhas University of Technology, Delhi, Delhi) ,  Joshi Abhishek (Indian Institute of Technology Kanpur, India) ,  Kumar Bijendra (Netaji Subhas University of Technology, Delhi, India)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AM’19  ページ： 235-238  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 膨大な量のデータがマルチメディアとインターネットを通してあらゆる瞬間に発生する時代において,歌は例外でない。新しい歌はインターネットを通して放出され,ディジタル音楽ライブラリにそれらの方法を作る。しかしながら,これらのプラットフォームに関する音楽情報検索は,実際に挑戦的であり,特に音楽感情の認識のタスクは,一般的な研究領域である。本論文では,歌における感情暗黙を認識する新しい方法を提案した。知る限りでは,Bayes深層学習技術を組み込んだ感情認識を解く最初の試みである。音声からスペクトログラムを得て,時間と周波数情報の両方を利用して,Bayes畳込みニューラルネットワーク(CNN)で分類した。このアプローチをベンチマークデータセット上で評価し,このタスクに対して過去に使用された従来の機械学習法よりも性能の改善を達成した。さらに,提案アプローチの徹底的な解析を提供し,ベースラインに対する提案モデルの比較のための統計的有意性試験を行う。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音楽 ,  ディジタル方式 ,  基準線 ,  マルチメディア ,  *インターネット ,  機械学習
準シソーラス用語： *感情認識 ,  スペクトログラム ,  歌 ,  音楽情報検索 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes深層学習 ,  深層学習 ,  ドロップアウト ,  感情認識 ,  音楽 ,  不確実性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  歌 ,  感情認識