Redes neuronales limpian bibliotecas de música.
NoticiasEs M.I.A. pop, electrónica o hip-hop?
Organizar tu biblioteca digital puede ser una pesadilla, y no ayuda que algunas compañías de discos se olviden de agregar etiquetas de género a los archivos MP3..
Ahora, los científicos informáticos en Taiwán han ideado un programa de red neuronal que puede clasificar automáticamente los archivos de música computarizados en función de su ritmo y ritmo..
Crítico informatizado
Chang-Biau Yang, de la Universidad Nacional Sun Yat-sen, reproduce el archivo de música en su red neuronal, que analiza el ritmo y el tempo utilizando dos enfoques principales para clasificar la música: los métodos de Ellis y Dixon, llamados así por sus inventores. El software luego produce un género musical general..
En esta fase de aprendizaje inicial, los investigadores corrigen las fallas y devuelven los golpes a la red neuronal para que construya un perfil de audio de cómo suenan los diferentes archivos de música en cada género diferente. Una vez que la red neuronal ha sido entrenada, puede clasificar toda una colección de archivos de música.
El siguiente paso es utilizar los métodos de Ellis y Dixon para confirmar aún más el género de cada grupo de archivos de música con clasificación neuronal. Estos métodos que utilizan diferentes enfoques de procesamiento de señales para escuchar el archivo de música y determinar la posición de los picos que corresponden al ritmo musical. Se pueden utilizar para estimar el tempo y el patrón de compás..
El equipo taiwanés ha probado su enfoque en una colección de varios cientos de archivos de música de bailes de salón. Su sistema ha clasificado diferentes estilos de música, como cha-cha-cha, jive, quickstep y tango, con diversos grados de éxito. Yang sugiere que una mayor capacitación de la red neuronal con archivos de música clásica, jazz y pop le permitirá clasificar automáticamente colecciones de música más diversas..