Les réseaux de neurones nettoient les bibliothèques de musique
NouvellesEst M.I.A. pop, électronique ou hip-hop?
Organiser votre bibliothèque numérique peut être un cauchemar - et certaines maisons de disques oublient d'ajouter des balises de genre aux fichiers MP3.
Des informaticiens de Taiwan ont mis au point un programme de réseau de neurones capable de classer automatiquement les fichiers de musique informatisés en fonction de leur tempo et de leur tempo..
Critique informatisé
Chang-Biau Yang, de l'Université nationale Sun Yat-sen, diffuse le fichier de musique sur son réseau de neurones. Ce dernier analyse le tempo et le tempo en utilisant deux méthodes principales de classification de la musique - les méthodes Ellis et Dixon - du nom de leurs inventeurs. Le logiciel génère alors un genre musical général.
Au cours de cette phase d’apprentissage, les chercheurs corrigent les erreurs et transmettent les réponses au réseau de neurones afin que celui-ci établisse un profil audio de la manière dont différents fichiers de musique sonnent dans chaque genre. Une fois le réseau de neurones formé, il peut alors classer toute une collection de fichiers musicaux..
La prochaine étape consiste ensuite à utiliser les méthodes Ellis et Dixon pour confirmer davantage le genre de chaque groupe de fichiers musicaux classé neuriquement. Ces méthodes utilisent différentes approches de traitement du signal pour écouter le fichier de musique et déterminer la position des pics correspondant au battement musical. Ils peuvent être utilisés pour estimer le tempo et le rythme.
L'équipe taïwanaise a testé son approche sur une collection de plusieurs centaines de fichiers de musique de danse de salon. Leur système a classé différents styles de musique, tels que cha-cha-cha, jive, quickstep et tango, avec plus ou moins de succès. Yang suggère qu'une formation plus poussée du réseau de neurones avec des fichiers de musique classique, jazz et pop lui permettra de classer automatiquement des collections de musique plus diverses..