गानों की क्लस्टरिंग (जो वाल्श समस्या)


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ईगल्स 70 और 80 के दशक का एक रॉक सुपरग्रुप है, जो होटल कैलिफ़ोर्निया जैसे क्लासिक्स के लिए जिम्मेदार है । उनके पास दो काफी विशिष्ट ध्वनियां हैं, एक जहां गिटारवादक जो वाल्श मौजूद है (उदाहरण के लिए, लाइफ इन द फास्ट लेन में ) और एक जहां वह अनुपस्थित है। बाद के गीतों में स्पष्ट रूप से अधिक उबाऊ / उबाऊ अनुभव होता है।

मैं उस डिग्री को समझने के लिए उत्सुक हूं जिसके लिए एक (अप्रकाशित) लर्निंग एल्गोरिदम दो ध्वनियों के बीच के अंतर का पता लगाने में सक्षम होगा। कोई कल्पना कर सकता है कि गति धातु और शास्त्रीय संगीत के बीच अंतर को बताना आसान होगा, लेकिन एक ही बैंड द्वारा ध्वनियों के बारे में क्या।

मैं इस तरह का प्रयोग कैसे करूँगा? मान लें कि मेरे पास पहले से ही कुछ मानक प्रारूप में प्रासंगिक ऑडियो फाइलें हैं।

ध्यान दें कि यह अन्य रॉक समूहों पर भी लागू होना चाहिए, जैसे कि एसी / डीसी जिनके पास 1980 में लीड सिंगर का बदलाव था, और संभवतः अन्य शैलियों के लिए भी, संभवतः आधुनिक संगीत भी।

जवाबों:


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आप जो करना चाहते हैं वह ऑडियो फ़ीचर एक्सट्रैक्शन के रूप में जाना जाता है या, विशेष रूप से, संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति , यह स्वचालित तरीके हैं जो संगीत फ़ाइलों की (सेट) की विशेषताओं को डिस्टिल करते हैं। आपको दोनों समकक्ष वर्गों के नमूनों की विशेषताओं को निकालना होगा और उन मतभेदों को देखना होगा जो गीत की पसंद को सूचित कर सकते हैं।

Researchy उपकरण उदाहरण के लिए उपलब्ध हैं यहां और यहां । Google विज्ञान मेले 2011 के एक फाइनलिस्ट ने दिलचस्प चीजें प्रस्तुत कीं, लेकिन मुझे उनके उपकरण कहीं नहीं मिले।

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