論文の概要: Feature Selection Approaches for Optimising Music Emotion Recognition Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13369v1
• Date: Tue, 27 Dec 2022 05:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 16:31:40.373191
• Title: Feature Selection Approaches for Optimising Music Emotion Recognition Methods
• Title（参考訳）: 音楽感情認識の最適化のための特徴選択手法
• Authors: Le Cai, Sam Ferguson, Haiyan Lu and Gengfa Fang
• Abstract要約: 特徴選択アルゴリズム(FSA)に基づいて選択された特徴集合(SFS)を作成し、2つのモデルでトレーニングすることでベンチマークを行った。 その結果,SFSを用いたランダムフォレスト(RF)モデルとサポートベクトル回帰(SVR)モデルの両方において,MERの性能が向上したことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.919568040227012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The high feature dimensionality is a challenge in music emotion recognition. There is no common consensus on a relation between audio features and emotion. The MER system uses all available features to recognize emotion; however, this is not an optimal solution since it contains irrelevant data acting as noise. In this paper, we introduce a feature selection approach to eliminate redundant features for MER. We created a Selected Feature Set (SFS) based on the feature selection algorithm (FSA) and benchmarked it by training with two models, Support Vector Regression (SVR) and Random Forest (RF) and comparing them against with using the Complete Feature Set (CFS). The result indicates that the performance of MER has improved for both Random Forest (RF) and Support Vector Regression (SVR) models by using SFS. We found using FSA can improve performance in all scenarios, and it has potential benefits for model efficiency and stability for MER task.
• Abstract（参考訳）: 高い特徴次元は音楽感情認識における課題である。 音声特徴と感情の関係について共通する意見は存在しない。 MERシステムは感情を認識するために利用可能なすべての機能を使用するが、ノイズとして機能する無関係なデータを含むため、これは最適な解決策ではない。 本稿では,MERの冗長な特徴を排除するための特徴選択手法を提案する。 特徴選択アルゴリズム(FSA)に基づいて選択された特徴集合(SFS)を作成し、SVR(Support Vector Regression)とRF(Random Forest)の2つのモデルでトレーニングし、完全特徴集合(CFS)と比較した。 その結果,SFSを用いたランダムフォレスト(RF)モデルとサポートベクトル回帰(SVR)モデルの両方において,MERの性能が向上したことが示された。 FSAを使うことですべてのシナリオのパフォーマンスが向上し、MERタスクのモデル効率と安定性に潜在的なメリットが得られます。

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