É M.I.A. pop, eletrônico ou hip-hop?

Organizar sua biblioteca digital pode ser um pesadelo - e não ajuda que algumas gravadoras se esqueçam de adicionar tags de gênero a arquivos MP3.

Agora, cientistas da computação em Taiwan criaram um programa de rede neural que pode classificar automaticamente arquivos de música computadorizada com base em sua batida e andamento..

Crítico computadorizado

Chang-Biau Yang da Universidade Nacional Sun Yat-sen toca o arquivo de música em sua rede neural, que analisa a batida e o ritmo usando duas abordagens principais para classificar a música - os métodos Ellis e Dixon - nomeados por seus inventores. O software então produz um gênero musical geral.

Nessa fase inicial de aprendizado, os pesquisadores corrigem as falhas e alimentam os acessos de volta à rede neural, de modo a criar um perfil de áudio de como diferentes arquivos de música soam em cada gênero diferente. Uma vez que a rede neural tenha sido treinada, ela pode classificar uma coleção inteira de arquivos de música.

O próximo passo é usar os métodos Ellis e Dixon para confirmar o gênero de cada grupo de arquivos de música com classificação neural. Estes métodos usam diferentes abordagens de processamento de sinais para ouvir o arquivo de música e determinar a posição dos picos que correspondem ao ritmo musical. Eles podem ser usados ​​para estimar o andamento e o padrão de batida.

A equipe de Taiwan testou sua abordagem em uma coleção de centenas de arquivos de música de dança de salão. Seu sistema classificou diferentes estilos de música, como cha-cha-cha, jive, quickstep e tango, com vários graus de sucesso. Yang sugere que o treinamento adicional da rede neural com arquivos clássicos, de jazz e de música pop permitirá classificar automaticamente coleções de música mais diversificadas..