Multi-label music genre classification. Métodos y técnicas de investigación

Sánchez Hidalgo, Álvaro (2019). Multi-label music genre classification. Métodos y técnicas de investigación. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM).

Description

Title: Multi-label music genre classification. Métodos y técnicas de investigación
Author/s:
  • Sánchez Hidalgo, Álvaro
Contributor/s:
  • Hernando Esteban, Antonio
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ciencias y Tecnologías de la Computación
Date: March 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Géneros musicales; Stacked generalization; Señales de audio
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este proyecto se propone un sistema de aprendizaje automático basado en support vector machines (SVM) para la clasificación de géneros musicales a partir de información tímbrica, rítmica y armónica proveniente de ficheros de audio. Como particularidad que no ha sido explorada muy detenidamente en la literatura, este sistema permite una clasificación multi-etiqueta, de tal manera que un mismo fragmento de audio puede pertenecer a más de un género musical. Los distintos tipos de información de entrada se utilizan para entrenar distintos bloques de SVM, cuyas salidas posteriormente se combinan mediante el método de stacked generalization.

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Item ID: 54437
DC Identifier: http://oa.upm.es/54437/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:54437
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 25 Mar 2019 07:53
Last Modified: 25 Mar 2019 07:53
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