論文の概要: Enhancing Music Genre Classification through Multi-Algorithm Analysis and User-Friendly Visualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17413v1
- Date: Mon, 27 May 2024 17:57:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 14:04:26.425571
- Title: Enhancing Music Genre Classification through Multi-Algorithm Analysis and User-Friendly Visualization
- Title（参考訳）: マルチアルゴリズム分析とユーザフレンドリーな可視化による音楽ジャンル分類の強化
- Authors: Navin Kamuni, Dheerendra Panwar,
- Abstract要約: 本研究の目的は,異なる種類の音楽の認識方法をアルゴリズムに教えることである。
アルゴリズムはこれまでこれらの歌を聴いていないので、それぞれの歌をユニークにする方法を理解する必要があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The aim of this study is to teach an algorithm how to recognize different types of music. Users will submit songs for analysis. Since the algorithm hasn't heard these songs before, it needs to figure out what makes each song unique. It does this by breaking down the songs into different parts and studying things like rhythm, melody, and tone via supervised learning because the program learns from examples that are already labelled. One important thing to consider when classifying music is its genre, which can be quite complex. To ensure accuracy, we use five different algorithms, each working independently, to analyze the songs. This helps us get a more complete understanding of each song's characteristics. Therefore, our goal is to correctly identify the genre of each submitted song. Once the analysis is done, the results are presented using a graphing tool, making it easy for users to understand and provide feedback.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,異なる種類の音楽の認識方法をアルゴリズムに教えることである。
ユーザーは分析のために曲を提出する。
アルゴリズムはこれまでこれらの歌を聴いていないので、それぞれの歌をユニークにする方法を理解する必要があります。
このプログラムは、曲を異なる部分に分割し、リズム、メロディ、トーンなどの学習を教師あり学習を通じて行う。
音楽の分類において考慮すべき重要なことは、そのジャンルであり、非常に複雑である。
正確性を確保するために、5つの異なるアルゴリズムを使い、それぞれが独立して曲を分析します。
これにより、各曲の特徴をより完全に理解できるようになる。
そこで本研究の目的は,各楽曲のジャンルを正確に同定することである。
分析が完了すると、結果はグラフツールを使用して表示され、ユーザが簡単に理解し、フィードバックを提供することができる。
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