論文の概要: Music Emotion Prediction Using Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06747v1
• Date: Fri, 10 May 2024 18:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:15:33.467415
• Title: Music Emotion Prediction Using Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた音楽感情予測
• Authors: Xinyu Chang, Xiangyu Zhang, Haoruo Zhang, Yulu Ran,
• Abstract要約: 本研究は,聴取者の感情状態に合うように音楽を調整することで,音楽レコメンデーションシステムを強化し,治療介入を支援することを目的とする。 ラッセルの感情クアドラントを用いて、音楽を4つの異なる感情領域に分類し、これらのカテゴリーを正確に予測できるモデルを開発する。 我々のアプローチは、Librosaを使って包括的なオーディオ機能を抽出し、標準RNN、双方向RNN、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークなど、さまざまなリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを適用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.867897390286815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the application of recurrent neural networks to recognize emotions conveyed in music, aiming to enhance music recommendation systems and support therapeutic interventions by tailoring music to fit listeners' emotional states. We utilize Russell's Emotion Quadrant to categorize music into four distinct emotional regions and develop models capable of accurately predicting these categories. Our approach involves extracting a comprehensive set of audio features using Librosa and applying various recurrent neural network architectures, including standard RNNs, Bidirectional RNNs, and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Initial experiments are conducted using a dataset of 900 audio clips, labeled according to the emotional quadrants. We compare the performance of our neural network models against a set of baseline classifiers and analyze their effectiveness in capturing the temporal dynamics inherent in musical expression. The results indicate that simpler RNN architectures may perform comparably or even superiorly to more complex models, particularly in smaller datasets. We've also applied the following experiments on larger datasets: one is augmented based on our original dataset, and the other is from other sources. This research not only enhances our understanding of the emotional impact of music but also demonstrates the potential of neural networks in creating more personalized and emotionally resonant music recommendation and therapy systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,聴取者の感情状態に合うように音楽を調整し,音楽レコメンデーションシステムを強化し,治療介入を支援することを目的とした,音楽を伝達する感情認識のためのリカレントニューラルネットワークの適用について検討する。 ラッセルの感情クアドラントを用いて、音楽を4つの異なる感情領域に分類し、これらのカテゴリーを正確に予測できるモデルを開発する。 我々のアプローチは、Librosaを使って包括的なオーディオ機能を抽出し、標準RNN、双方向RNN、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークなど、さまざまなリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを適用します。 最初の実験は、感情的な四分儀に従ってラベル付けされた900のオーディオクリップのデータセットを用いて行われた。 ニューラルネットワークモデルの性能をベースライン分類器の集合と比較し、音楽表現に固有の時間的ダイナミクスを捉える上での有効性を解析する。 結果は、より単純なRNNアーキテクチャは、特に小さなデータセットにおいて、より複雑なモデルに対して、比較可能またはそれ以上に機能する可能性があることを示唆している。 ひとつは元のデータセットに基づいて拡張されたもので、もうひとつは他のソースからのものです。 この研究は、音楽の感情的影響に対する理解を深めるだけでなく、よりパーソナライズされ、感情的に共鳴する音楽レコメンデーションとセラピーシステムを構築するニューラルネットワークの可能性も示している。

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