Jyväskylän yliopisto | JYX-julkaisuarkisto

  • suomi  | Anna palautetta |
    • suomi
    • English
 
  • Kirjaudu
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Näytä aineisto 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JYX > Opinnäytteet > Pro gradu -tutkielmat > Näytä aineisto

Automatic subgenre classification of heavy metal music

Thumbnail
Katso/Avaa
1.9 Mb

Lataukset:  
Show download detailsHide download details  
Tekijät
Tsatsishvili, Valeri
Päivämäärä
2011
Oppiaine
Music, Mind and Technology (maisteriohjelma)Master's Degree Programme in Music, Mind and Technology

 
Automatic genre classification of music has been of interest for researchers over a decade. Many success-ful methods and machine learning algorithms have been developed achieving reasonably good results. This thesis explores automatic sub-genre classification problem of one of the most popular meta-genres, heavy metal. To the best of my knowledge this is the first attempt to study the issue. Besides attempting automatic classification, the thesis investigates sub-genre taxonomy of heavy metal music, highlighting the historical origins and the most prominent musical features of its sub-genres. For classification, an algorithm proposed in (Barbedo & Lopes, 2007) was modified and implemented in MATLAB. The obtained results were compared to other commonly used classifiers such as AdaBoost and K-nearest neighbours. For each classifier two sets of features were employed selected using two strategies: Correlation based feature selection and Wrapper selection. A dataset consisting of 210 tracks representing seven genres was used for testing the classification algorithms. Implemented algorithm classified 37.1% of test samples correctly, which is significantly better performance than random classification (14.3%). However, it was not the best achieved result among the classifiers tested. The best result with correct classification rate of 45.7% was achieved by AdaBoost algorithm. ...
Asiasanat
Automatic genre classification heavy metal subgenre heavy rock musiikki genret luokitukset
URI

http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201201191046

Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedot
Kokoelmat
  • Pro gradu -tutkielmat [25552]

Samankaltainen aineisto

Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.

  • Towards a holistic interpretation of musical genre classification 

    Kemp, Chris (Jyväskylän yliopisto, 2004)
  • Testing a spectral-based feature set for audio genre classification 

    Hartmann, Martín Ariel (2011)
    Automatic musical genre classification is an important information retrieval task since it can be applied for practical purposes such as the organization of data collections in the digital music industry. However, this ...
  • Solving classification problems with multicriteria decision aiding approaches 

    Yevseyeva, Iryna (University of Jyväskylä, 2007)
    Iryna Yevseyevan väitöskirjan aiheena on päätöksentekijän avustaminen hänen ratkaistessaan vaativia ja monimutkaisia luokittelutehtäviä. Tällaisia tehtäviä esiintyy erityyppisessä diagnostiikassa, esimerkiksi lääketieteen ...
  • Approaches and challenges of automatic vulnerability classification using natural language processing and machine learning techniques 

    Jormakka, Ossi (2019)
    Automatisoitu haavoittuvuuksien etsiminen ja haavoittuvuuksien yksityiskohtien ennustaminen voi auttaa asiantuntijoita priorisoimaan ohjelmistovirheitä, joka voi johtaa nopeampaan virheenkorjaukseen. Tässä työssä käytettiin ...
  • Alleviating Class Imbalance Problem in Automatic Sleep Stage Classification 

    Zhou, Dongdong; Xu, Qi; Wang, Jian; Xu, Hongming; Kettunen, Lauri; Chang, Zheng; Cong, Fengyu (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022)
    For real-world automatic sleep-stage classification tasks, various existing deep learning-based models are biased toward the majority with a high proportion. Because of the unique sleep structure, most of the current ...
  • Selaa aineistoja
  • Selaa aineistoja
  • Artikkelit
  • E-kirjat
  • Esitelmät ja posterit
  • Historialliset kartat
  • Julkaisusarjat
  • Konferenssit ja seminaarit
  • Lehdet
  • Opinnäytteet
  • Oppimateriaalit
  • Nuotit ja musiikki
  • Tutkimusdata
  • Tutkimusraportit
  • Valokuvat

Selaa

Kaikki aineistotKokoelmaluetteloJulkaisupäivätTekijätAsiasanatJulkaistuLaitosOppiaine

Omat tiedot

Kirjaudu sisään

Tilastot

Tarkastele käyttötilastoja
  • Kuinka julkaista JYXissä?
  • Rinnakkais­tallentaminen
  • Opinnäytteiden julkaisu
  • Väitöskirjojen julkaisu
  • Julkaisupalvelut

Avoin tiede JYU:ssa
 
Tietosuojailmoitus

Saavutettavuusseloste

Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.
Open Science Centre