論文の概要: Exploring the Emotional Landscape of Music: An Analysis of Valence Trends and Genre Variations in Spotify Music Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19052v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 15:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:34:34.540538
• Title: Exploring the Emotional Landscape of Music: An Analysis of Valence Trends and Genre Variations in Spotify Music Data
• Title（参考訳）: 音楽の情緒的景観を探る:spotifyの音楽データにおけるヴァレンス傾向とジャンル変動の分析
• Authors: Shruti Dutta, Shashwat Mookherjee
• Abstract要約: 本稿ではSpotifyの音楽データを用いた音楽感情と傾向の複雑な分析を行う。 回帰モデル、時間分析、気分遷移、ジャンル調査を応用し、音楽と感情の関係のパターンを明らかにする。
• 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: This paper conducts an intricate analysis of musical emotions and trends using Spotify music data, encompassing audio features and valence scores extracted through the Spotipi API. Employing regression modeling, temporal analysis, mood transitions, and genre investigation, the study uncovers patterns within music-emotion relationships. Regression models linear, support vector, random forest, and ridge, are employed to predict valence scores. Temporal analysis reveals shifts in valence distribution over time, while mood transition exploration illuminates emotional dynamics within playlists. The research contributes to nuanced insights into music's emotional fabric, enhancing comprehension of the interplay between music and emotions through years.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Spotifyの音楽データを用いた音楽感情と傾向の複雑な分析を行い,スポティピAPIから抽出した音声特徴と楽譜を包含する。 回帰モデル、時間分析、気分遷移、ジャンル調査を応用し、音楽と感情の関係のパターンを明らかにする。 回帰モデル、サポートベクター、ランダムフォレスト、リッジは、値スコアを予測するために使用される。 時間的分析は、時間とともに原子価分布の変化を明らかにし、ムード遷移探索はプレイリスト内の感情的ダイナミクスを照らす。 この研究は、音楽の感情的布地に関する微妙な洞察に寄与し、音楽と感情の間の相互作用の理解を長年にわたって強化している。

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