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    Catégorie de document Contribution à un colloque ou à un congrès
    Titre An Adaptive System for Music Classification and Tagging
    Auteur principal Juan José Burred
    Co-auteur Geoffroy Peeters
    Colloque / congrès International Workshop on Learning the Semantics of Audio Signals (LSAS). Graz : Décembre 2009
    Comité de lecture Oui
    Année 2009
    Statut éditorial Accepté - publication en cours
    Résumé

    We present a system that can learn effective classification models from music databases of very different characteristics, including both single-label collections indexed by genre or artist and multilabel databases of musical mood and instrumentation, where multiple tags can be applied to each track. Adaptability is attained by means of automatic feature and model selection, both embedded in the multiple-instance binary relevance learning of a Support Vector Machine. We discuss strategies for compensating overfitting and unbalanced training sets.

    Mots-clés Music Information Retrieval / music classification / music indexing / music tagging / multilabel classification / Support Vector Machines
    Equipe Analyse et synthèse sonores
    Cote Burred09b

    © Ircam - Centre Pompidou 2005.