Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

23
Clasificacion de Género Musical mediante Sistema de Basado en Reglas Difusas Francisco Fernández de Vega, Francisco Chávez Centro Universitario de Mérida Universidad de Extremadura

Transcript of Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Page 1: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Clasificacion de Género Musical mediante Sistema de Basado en Reglas Difusas

Francisco Fernández de Vega, Francisco Chávez

Centro Universitario de MéridaUniversidad de Extremadura

Page 2: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

¿¿¿Música???

Page 3: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

¿Música?

Armonización. Composición. Análisis. Transcripción. Reconocimiento de Timbre. Reconocimiento de acordes. ...

Page 4: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

¿Música?

Page 5: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification
Page 6: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification
Page 7: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification
Page 8: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification
Page 9: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification
Page 10: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

¿Cómo clasificar el género musical?

Extracción de características (dominios tiempo y frecuencia): Timbre, armonía, melodía, tempo, ritmo...

Clasificación. ¿Qué más puede hacerse? (mediante huella

audio, espectrograma...) Identificación de la pieza. Identificación del autor. Identificación del intérprete.

Page 11: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Técnicas utilizadas

No hay acuerdo sobre la mejor técnica (caraterísticas y/o clasificadores).

Aprendizaje Máquina – Métodos supervisados/no supervisados.

SVM. Redes Neuronales. Algoritmos Evolutivos para selección de

características. ... ¿Reglas Difusas?

Page 12: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

¿Cómo distinguir géneros musicales?

¿No está claro? ¿Aplicar Reglas Difusas? Experiencia previa con Sistemas Basados en

Reglas Difusas + Ajuste Evolutivo: Clasificación de imágenes.

SBRD: DB: Definición Base de Datos.

MF: Funciones de pertenencia equidistantes. 9 etiquetas lingüísticas.

RB: Base de Reglas (reglas generadas Wang & Mendel).

Sistema Genético Difuso.

Page 13: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

SBRD inicial

Page 14: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Entrada/Salida

F1-F4: Cuatro frecuencias de más alta energía de una muestra.

Entradas: X1=F1/F2 X2=F1/F3 X3=F1/F4

Salida: Clasificación Clásica/Jazz.

Page 15: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Reglas

Page 16: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

FRBS+Ajuste Evolutivo

Page 17: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Dos Etapas de Experimentación

SBRD_inicial: Sistema inicial sin ajuste. SBRD_ajustado: Sistema ajustado mediante

evolución: Cromosoma: Funciones de Pertenencia + valor

umbral. Fitness: (fallos_clásica + fallos_jazz)/nº_muestras 1200 Generaciones, 61 individuos, Prob_cruce 0.6,

mutación 0.1.

Análisis previo (Charly Parker y Mozart): Muestras de 1, 0.5 y 0.1 segundos. 100 muestras de cada audio seleccionado.

Page 18: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Análisis de secciones

50 (25/25) audios de diferentes autores: Clásica: Mozart, Vivaldi, Bethoven, Brahms. Jazz: Ella Fitzgerald, Duke Ellington, Charly

Parker, Shirley Horn.

5 secciones analizadas de modo independiente: Introducción + 3 secciones centrales + CODA.

Page 19: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Análisis de secciones

Page 20: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Resultados

Page 21: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Conclusiones

SBRD permiten distinguir entre música clásica y jazz con muy poca información de partida.

Un SBRD tomado prestado de otro problema consigue resultados de calidad: 80% de éxito en la clasificación.

La calidad de la clasificación depende de la sección analizada.

El sistema es susceptible de mejoras y extensiones a otros géneros musicales.

Page 22: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Futuro

Page 23: Maeb2012-Fuzzy Genre Classification

Presente Continuo