論文の概要: Song Emotion Recognition: a Performance Comparison Between Audio Features and Artificial Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12045v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 16:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 17:42:54.244810
• Title: Song Emotion Recognition: a Performance Comparison Between Audio Features and Artificial Neural Networks
• Title（参考訳）: 歌の感情認識:音声特徴とニューラルネットワークの性能比較
• Authors: Karen Rosero, Arthur Nicholas dos Santos, Pedro Benevenuto Valadares, Bruno Sanches Masiero
• Abstract要約: この問題に対処するために使用される最も一般的な特徴とモデルについて検討し、カペラの歌で感情を認識するのに適したものを明らかにする。 本稿では,この課題に対処するために,近年の出版物で用いられている最も一般的な特徴とモデルについて検討し,カペラ歌の感情認識に最も適しているものについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When songs are composed or performed, there is often an intent by the singer/songwriter of expressing feelings or emotions through it. For humans, matching the emotiveness in a musical composition or performance with the subjective perception of an audience can be quite challenging. Fortunately, the machine learning approach for this problem is simpler. Usually, it takes a data-set, from which audio features are extracted to present this information to a data-driven model, that will, in turn, train to predict what is the probability that a given song matches a target emotion. In this paper, we studied the most common features and models used in recent publications to tackle this problem, revealing which ones are best suited for recognizing emotion in a cappella songs.
• Abstract（参考訳）: 歌が作曲されたり演奏されたりする場合、シンガーソングライターが感情や感情を表現するという意図がしばしばある。 人間にとって、作曲や演奏における感情と観衆の主観的知覚とを合わせることは極めて困難である。 幸いにも、この問題に対する機械学習のアプローチはシンプルだ。 通常、音声の特徴を抽出してデータ駆動モデルに提示するデータセットが必要であり、それによって、与えられた曲がターゲットの感情にマッチする確率を予測するように訓練される。 本稿では,近年の出版物で採用されている最も一般的な特徴とモデルについて検討し,カペラの歌における感情認識に最適な特徴を明らかにする。

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