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J-GLOBAL ID：202102241012723411   整理番号：21A0447750

オーディオとリリック特徴の重み付けを用いた音楽感情検出【JST・京大機械翻訳】

Music Emotion Detection using Weighted of Audio and Lyric Features

著者 (3件)： Rachman Fika Hastarita (University of Trunojoyo Madura,Faculty of Engineering,Bangkalan,Indonesia) ,  Sarno Riyanarto (Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Informatics Departement,Surabaya,Indonesia) ,  Fatichah Chastine (Institut Teknologi Sepuluh Nopember,Informatics Departement,Surabaya,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITIS  ページ： 229-233  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 音楽感情は,オーディオとリリックの特徴から見ることができる。オーディオは信号データであり,一方,リリックはテキストデータである。これら2つの特徴を結合することは音楽感情を検出するのに必要である。本研究では,コーラスオーディオとリリックの同期データセットを用いた。抽出されたオーディオ特徴は,動力学,リズム,刺激,ピッチ,およびトーナリティの特徴を含む。一方,抽出されたリリック特徴は,心理言語学的,スタイル的および統計的特徴である。Audioとlyricsの特徴には,前処理,データ正規化,および分類プロセスがある。正規化プロセスは,Min-Max正規化法を使用し,そして,分類プロセスは,ルールベース方式を使用する。音楽感情の検出は,Naive Bayes確率値のオーディオとリリック特徴の重み付けによって行われる。これらの特徴の重みづけから,オーディオ特徴が主要な特徴であり,次にリリック特徴であることが知られている。重み比は,オーディオ特徴で80%,リリック特徴で20%であった。重みづけを用いたシステムの精度は0.774であった。それは,重みづけなしでシステムの精度から増加した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音楽 ,  前処理 ,  *オーディオ機器 ,  重みづけ ,  正規化 ,  ルールベース
準シソーラス用語： リズム ,  合唱 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： オーディオ ,  重み付け ,  音楽 ,  感情検出