Music Emotion Detection Using Hierarchical Sparse Kernel Machines
المؤلفون المشاركون
Chin, Yu-Hao
Lin, Chang-Hong
Siahaan, Ernestasia
Wang, Jia-Ching
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
For music emotion detection, this paper presents a music emotion verification system based on hierarchical sparse kernel machines.
With the proposed system, we intend to verify if a music clip possesses happiness emotion or not.
There are two levels in the hierarchical sparse kernel machines.
In the first level, a set of acoustical features are extracted, and principle component analysis (PCA) is implemented to reduce the dimension.
The acoustical features are utilized to generate the first-level decision vector, which is a vector with each element being a significant value of an emotion.
The significant values of eight main emotional classes are utilized in this paper.
To calculate the significant value of an emotion, we construct its 2-class SVM with calm emotion as the global (non-target) side of the SVM.
The probability distributions of the adopted acoustical features are calculated and the probability product kernel is applied in the first-level SVMs to obtain first-level decision vector feature.
In the second level of the hierarchical system, we merely construct a 2-class relevance vector machine (RVM) with happiness as the target side and other emotions as the background side of the RVM.
The first-level decision vector is used as the feature with conventional radial basis function kernel.
The happiness verification threshold is built on the probability value.
In the experimental results, the detection error tradeoff (DET) curve shows that the proposed system has a good performance on verifying if a music clip reveals happiness emotion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chin, Yu-Hao& Lin, Chang-Hong& Siahaan, Ernestasia& Wang, Jia-Ching. 2014. Music Emotion Detection Using Hierarchical Sparse Kernel Machines. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048991
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chin, Yu-Hao…[et al.]. Music Emotion Detection Using Hierarchical Sparse Kernel Machines. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048991
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chin, Yu-Hao& Lin, Chang-Hong& Siahaan, Ernestasia& Wang, Jia-Ching. Music Emotion Detection Using Hierarchical Sparse Kernel Machines. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048991
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048991
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر