Fugu-MT 論文翻訳(概要): Audio classification using ML methods

論文の概要: Audio classification using ML methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19304v1
Date: Tue, 30 May 2023 15:42:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-01 20:16:58.335105
Title: Audio classification using ML methods
Title（参考訳）: ML法による音声分類
Authors: Krishna Kumar
Abstract要約: コードでは、オーディオファイルから特徴を抽出し、教師付き学習を用いて分類する方法を古典と金属の2つのジャンルに分類する。使用するアルゴリズムはLogisticRegression、異なるカーネル(線形、シグミド、rbf、ポリ)を使用したSVC、KNeighborsClassifier、DecisionTreeClassifierである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.132096006921048
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine Learning systems have achieved outstanding performance in different domains. In this paper machine learning methods have been applied to classification task to classify music genre. The code shows how to extract features from audio files and classify them using supervised learning into 2 genres namely classical and metal. Algorithms used are LogisticRegression, SVC using different kernals (linear, sigmoid, rbf and poly), KNeighborsClassifier , RandomForestClassifier, DecisionTreeClassifier and GaussianNB.
Abstract（参考訳）: 機械学習システムは、異なる領域で優れたパフォーマンスを達成した。本稿では,音楽ジャンルを分類するための分類タスクに機械学習を適用した。コードでは、オーディオファイルから特徴を抽出し、教師付き学習を用いて分類する方法を古典と金属の2つのジャンルに分類する。アルゴリズムはlogisticregression、svcは異なるkernal(linear、sgmoid、rbf、poly)、kneighborsclassifier、randomforestclassifier、decisivetreeclassifier、gaussiannbを使用する。

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