Нейронная сеть для распознавания жанров музыки
 

Тайваньские программисты разработали программу, которая сможет самостоятельно определять жанр музыкальных файлов, оценивая музыкальный размер и темп композиции. Поскольку программа основана на искусственных нейронных сетях, поддерживается обучение и повышение точности с каждой новой оценкой.

Систематизация электронных музыкальных архивов становится настоящим кошмаром для многих пользователей. Даже в официально приобретенных музыкальных композициях издатели нередко забывают указать жанр каждой композиции в метаданных. Чтобы облегчить меломанам поиск нужной музыки, исследователь Чан Бяо Ян из национального университета им. Сунь Ятсена решил скомбинировать два базовых подхода к анализу музыкальных записей – так называемые методы Эллиса и Диксона.

На начальной стадии обучения нейронной сети авторы загрузили в эту экспериментальную программу несколько сот записей для бальных танцев. В ходе обучения исследователи исправляли ошибки автоматического оценивания и возвращали композиции на новую обработку. В результате первичного обучения нейронная сеть составила звуковые профили для каждого жанра, исходя из найденных неявных закономерностей.

Второй этап обучения нейронной сети заключался в применении вышеупомянутых методов Эллиса и Диксона для дальнейшего анализа уже оцененных файлов. Эти методы используют различные алгоритмы обработки сигнала при воспроизведении музыки. В каждом из этих методов реализован свой подход к определению разного рода пиковых значений – по взаимному расположению пиковых значений в композиции определяется музыкальный размер такта и темп композиции (например, 120 ударов в минуту для стиля «диско»).

Созданная и обученная система смогла с высокой точностью определить стили в коллекции музыки для бальных танцев. Так, сейчас эта система довольно уверенно отличает стили ча-ча-ча, джайв, квикстеп и танго. Сейчас разработчики планируют провести дополнительное обучение своей системы на файлах с классической, джазовой и поп-музыкой, чтобы расширить диапазон и точность оценки жанра. О коммерциализации нового метода автоматического определения жанра для музыкальных композиций пока ничего не известно.


Отсебятина: Если вам не интересны новости по данной тематике, отпишитесь в коментах, дабы я зря время не тратил. На сегодня это последняя новость от меня (лимит в 3шт.)

Молодцы ребяты --- Тайваньские программисты
На этом можно заработать.

0_о некоторые стили даже человеку тяжело отличать. в одной электронике больше 10 подстилей.

хехе Драмнбасс как врубят этой проге так она и ляжет )

она не ляжет она тусовать начнет :), а так молодцы. глядишь скоро что нить еще появиться. хорошо бы например если бы такую сеть в медицину

Вот бы Российские ученые тоже что нибудь такое сделали

Молодцы Тайванцы... Хорошую штуку придумали :)

Интересно такая х>>ня как рок у них есть??

Это точно,а то нам особо нечем похвалиться:mad:

Наши не меньше изобретают. Просто дальше патента дело не продвигается. Если и продвигается то только за рубежом.

Сто пудов наши помогали им делать эту сеть

:) наши обойдут их , наши дальше пойдут они сделают нанонейронную сеть

ога...а потом появится нанонейронная сеть 2..)с последующей модернизацией..

Дебильный'Н'Быдловский набор атональных частот - лишь для деклассированной гопоты и ниггеров.
это не есть музыка, о которой идет речь в статье.

лет 8 тому назад корпорация Sony выпустила в свет гаджет, или муз брелок - кому как угодно называть )

суть в чем изобретения?
напев тему песенки в брелок,
из брелка сервером считываются данные,
сопостовляются с тем, что есть в базе данных,
и пользователю брелка приходит инфо об исполнителе и композиции.

через год - о воплощении в жизнь, ни слова не звука.

инфу почерпнул из британского журнала .net
год даже не помню, где-то '00-'01.

хех класс, терь можно рассортировать по жанрам свой винт

Хм, трудности возникнут. Допустим, Drum and Bass, темп 170, размерность 4/4 такта. Тот же Speed Hardcore тоже может быть 170, 4/4 такта. А как же рок? Его поджанры? Классификация будет очень и очень узкая. Тут нужен более тонкий, глубокий анализ композиции. По частотам, по музыкальному строю, это определить довольно-таки трудно. Да и если такой сервис появится - это будет чудо, желаю им удачи :)

не велик выбор будет)

Глупо сравнивать человеческий мозг и машину. Лучше чем ты сам никто не рассортирует тебе твою музыкальную коллекцию.
Нужно добавить в изобретение функцию удаления. Не понравился программе трек, в корзину его. =)

а так уже два года роботаю, а на компе 50гектаров музыки)