Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,355,790

 Nghiên cứu phân loại nhạc Việt theo xúc cảm
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Văn Lợi, Lê Viết Trương, Lương Khánh Tý, Hoàng Hữu Đức
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc gia Công nghệ thông tin và ứng dụng trong các lĩnh vực lần thứ 10 (CITA 2021); Số: ISBN: 978-604-84-5998-7;Từ->đến trang: 80-88;Năm: 2021
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Bài báo đề xuất một phương thức phân loại nhạc Việt theo xúc cảm dựa vào đặc tính âm thanh. Trong phân thức này, chúng tôi sử dụng công cụ openSMILE để rút trích một số lượng lớn các đặc trưng âm thanh và áp dụng phương pháp lựa chọn đặc trưng để loại bỏ những đặc trưng dư thừa nhằm tăng độ chính xác cho mô hình huấn luyện. Một tập hợp gồm 480 tập tin âm nhạc phân chia theo 4 loại xúc cảm: Angry, Happy, Sad, Relax được sử dụng để xây dựng mô hình huấn luyện. Độ chính xác của phương thức đề xuất khá cao với 92.92% khi sử dụng phân lớp RandomForest.
ABSTRACT
The paper proposes a method of classifying Vietnamese music by emotion based on audio features. In this method, we use the openSMILE tool to extract a large number of audio features and apply feature selection to remove redundant features to increase the accuracy of the training model. A set of 480 music files divided by 4 emotions: Angry, Happy, Sad, Relax was used to build the training model. The accuracy of the proposed method is quite high with 92.92% when using the RandomForest classifier.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn