Is M.I.A. pop, elettronica o hip-hop?

Riuscire a organizzare la tua biblioteca digitale può essere un incubo - e non aiuta che alcune case discografiche dimentichino di aggiungere tag di genere ai file MP3.

Ora gli informatici di Taiwan hanno ideato un programma di rete neurale in grado di classificare automaticamente i file musicali computerizzati in base al ritmo e al ritmo.

Critico computerizzato

Chang-Biau Yang della National Sun Yat-sen University riproduce il file musicale sulla sua rete neurale, che analizza il ritmo e il tempo utilizzando due approcci principali per classificare la musica - i metodi di Ellis e Dixon - nominati per i loro inventori. Il software emette quindi un genere musicale generale.

In questa fase di apprendimento iniziale, i ricercatori correggono le mancanze e inseriscono i colpi nella rete neurale in modo che costruisca un profilo audio di come i diversi file musicali suonino in ogni genere. Una volta che la rete neurale è stata addestrata, può quindi classificare un'intera collezione di file musicali.

Il passo successivo è quindi quello di utilizzare i metodi Ellis e Dixon per confermare ulteriormente il genere di ciascun gruppo di file musicali classificati come neurolegati. Questi metodi utilizzano approcci di elaborazione del segnale diversi per ascoltare il file musicale e determinare la posizione dei picchi che corrispondono al ritmo musicale. Possono essere usati per stimare il tempo e il battito.

Il team di Taiwan ha testato il proprio approccio su una raccolta di diverse centinaia di file musicali da ballo. Il loro sistema ha classificato diversi stili musicali, come cha-cha-cha, jive, quickstep e tango, con vari gradi di successo. Yang suggerisce che un ulteriore addestramento della rete neurale con file di musica classica, jazz e pop consentirà di classificare automaticamente più raccolte musicali diverse.