Audio content processing for automatic music genre classification : descriptors, databases, and classifiers
Enric Guaus · LA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2009
Aquesta tesi versa sobre la classificació automàtica de gèneres musicals, basada en l'anàlisi del contingut del senyal d'àudio, plantejant-ne els problemes i proposant solucions. Es proposa un estudi de la classificació de gèneres musicals des del punt de vista computacional però inspirat en teories dels camps de la musicologia i de la percepció. D'aquesta manera, els experiments presentats combinen diferents elements que influeixen en l'encert o fracàs de la classificació, com ara els descriptors d'àudio, les tècniques d'aprenentatge, etc. L'objectiu és avaluar i comparar els resultats obtinguts d'aquests experiments per tal d'explicar els límits d'encert dels algorismes actuals, i proposar noves estratègies per tal de superar-los. A més a més, partint del processat de la informació d'àudio, s'inclouen aspectes musicals i culturals referents al gènere que tradicionalment no han estat tinguts en compte en els estudis existents. En aquest context, es proposa l'estudi de diferents famílies de descriptors d'àudio referents al timbre, ritme, tonalitat o altres aspectes de la música. Alguns d'aquests descriptors són proposats pel propi autor mentre que d'altres ja són perfectament coneguts. D'altra banda, també es comparen les tècniques d'aprenentatge artificial que s'usen tradicionalment en aquest camp i s'analitza el seu comportament davant el nostre problema de classificació. També es presenta una discussió sobre la seva capacitat per representar els diferents models de classificació proposats en el camp de la percepció. Els resultats de la classificació es comparen amb un seguit de tests i enquestes realitzades sobre un conjunt d'individus. Com a resultat d'aquesta comparativa es proposa una arquitectura específica de classificadors que també està raonada i explicada en detall. Finalment, es fa un especial èmfasi en comparar resultats dels classificadors automàtics en diferents escenaris que pressuposen la barreja de bases de dades, la comparació entre bases de dades grans i petites, etc. A títol de conclusió, es mostra com l'arquitectura de classificació proposada, justificada pels resultats dels diferents anàlisis, pot trencar el límit actual en tasques de classificació automàtica de gèneres musicals. De manera condensada, es pot dir que aquesta tesi contribueix al camp de la classificació de gèneres musicals en els següents aspectes: a) Proporciona una revisió multidisciplinar delsgèneres musicals i la seva classificació; b)Presenta una avaluació qualitativa i quantitativa de les famílies de descriptors d'àudio davant el problema de la classificació de gèneres; c) Avalua els pros i contres de les diferents tècniques d'aprenentatge artificial davant el gènere; d) Proposa una arquitectura nova de classificador d'acord amb una visió interdisciplinar dels gèneres musicals; e) Analitza el comportament de l'arquitecturaproposada davant d'entorns molt diversos en el que es podria implementar el classificador.