CLASSIFICAÇÃO EM GÊNEROS MUSICAIS. Gabriel BRITTO Luiz CHAMON

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1 CLASSIFICAÇÃO EM GÊNEROS MUSICAIS Gabriel BRITTO Luiz CHAMON

2 Introdução Contexto e justiicativa O problema e a solução Features RNA Estrutura Aprendizado Resultados e discussões Demonstração Conclusão e perspectivas

3 CONTEXTO E JUSTIFICATIVA Aumentaram enormemente as bases de dados musicais (itunes: 14 milhões de músicas) Gêneros são a principal onte de classiicação musical mas é diícil deini-los O que é rock? O que é jazz? (3 musicólogos levaram 1 ano para categorizar 1 músicas do MSN music search) Discordância entre taxonomias (Amazon: 719 gêneros itunes: 244 gêneros) CLASSIFICAÇÃO MUSICAL É UM PROBLEMA NÃO-TRIVIAL

4 DESCRIÇÃO DO PROBLEMA Categorizar músicas em gêneros automaticamente baseado em trechos de suas gravações e exemplos rotulados a priori A SOLUÇÃO Trecho de 3 s Cálculo de eatures Gênero GTZAN [6] Chamon Gabriel

5 FEATURES 2 MFCCs [2] Muito usado em reconhecimento de voz É uma medida de variações no tom RMS [2] Usado como medida da energia média da música Spectral Centroid [2] Uma espécie de centro de massa do espectro, determina uma relação entre altas e baixas reqüências

6 FEATURES Spectral bandwidth [2] Mede a variação do espectro em torno da centróide espectral Zero-crossing [2] Representa uma medida do ruído de undo em uma música Trata-se simplesmente do número de cruzamentos por zero no domínio do tempo Band energy ratio [2] Razão da energia no primeiro quarto do espectro com relação ao espectro todo

7 FEATURES Octave spectral contrast [3] Medida da dierença entre espectros em bandas de oitava Loudness [4] Modelo psicoacústico de sensação sonora ( intensidade percebida) Sharpness [4] Medida de conteúdo espectral de altas reqüências Avaliação psicoacústica do quão aiado, agudo um som é

8 ESTRUTURA Gêneros Musicais Considerados 1) Blues 2) Classical 3) Country 4) Disco 5) Hip-Hop 6) Jazz 7) Metal 8) Pop 9) Reggae 1) Rock

9 ESTRUTURA Pesos V Pesos W N1 y1 x1 x2 N2 y2 Entradas (Features) x3 x75 N3 y3 y1 Saídas (Gêneros) N2 Camada Oculta Camada de Saída

10 1 amostras 1 amostras 1 amostras Entradas (75 eatures) Saídas (1 gêneros) Gênero 1 Gênero 2 Gênero 1 ESTRUTURA Formato das Entradas e Saídas

11 APRENDIZADO Conjuntos de Treinamento, Validação e Teste Conjunto Completo Conjunto de Treinamento Conjunto de Validação Conjunto de Teste Gênero 1 (Blues) Gênero 2 (Classical) Gênero 1 Gênero 2 Gênero 1 75% das Amostras Gênero 1 Gênero 2 Gênero 1 15% das Amostras Gênero 1 Gênero 2 Gênero 1 1% das Amostras Gênero 1 (Rock)

12 APRENDIZADO 2 abordagens Gradiente Descendente com Cross-Validation Gradiente Normalizado com Early Stopping

13 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation oalgoritmo: Backpropagation e Cross-Validation oparâmetros: Número de nós: 2 na camada oculta 1 na camada de saída (1 para cada gênero) Taxa de aprendizagem: η =,35 Erro máximo no aprendizado: erro = 1 Número máximo de iterações: nummaxit = 5

14 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Treinando RNA V W 1º treino Gênero 2 (Classical) Gênero 1 (Rock)

15 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Validando RNA V W 1º treino Gênero 2 (Classical) Gênero 1 (Rock)

16 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Treinando RNA Gênero 2 (Classical) V W 2º treino Gênero 1 (Rock)

17 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Validando RNA Gênero 2 (Classical) V W 2º treino Gênero 1 (Rock)

18 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Treinando RNA Gênero 2 (Classical) Gênero 1 (Rock) V W 3º treino

19 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Validando RNA Gênero 2 (Classical) Gênero 1 (Rock) V W 3º treino

20 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Escolhendo o melhor conjunto de pesos V W 1º treino Gênero 2 (Classical) V W 2º treino Gênero 1 (Rock) V W 3º treino

21 APRENDIZADO Gradiente Descendente com Cross-Validation Gênero 1 (Blues) Testando RNA Matriz de Conusão Gênero 2 (Classical) Gênero 1 (Rock)

22 APRENDIZADO Gradiente Normalizado com Early Stopping o Algoritmo: Scaled conjugate gradient e early stopping o Parâmetros: Número de nós: 2 na camada oculta 1 na camada de saída Regularização: λ = 5e-7 Erros na validação: max_ail = 1 Número máximo de iterações: epochs = 5 Fonte: Haykin [7]

23 AMOSTRAS DE TESTE x RNA Gradiente Descendente com Cross-Validation Na igura acima, amostras de teste de cada gênero (azul) comparadas aos resultados obtidos com a RNA treinada (vermelho)

24 MATRIZES DE CONFUSÃO (TREINO E VALIDAÇÃO) Gradiente Descendente com Cross-Validation

25 MATRIZES DE CONFUSÃO (TREINO E VALIDAÇÃO) Gradiente Normalizado com Early Stopping

26 MATRIZES DE CONFUSÃO (TESTE) Gradiente Descendente com Cross-Validation

27 MATRIZES DE CONFUSÃO (TESTE) Gradiente Normalizado com Early Stopping

28 COMPARAÇÃO COM A LITERATURA Reerência Base de Dados Precisão Bergstra GTZAN 825% Li GTZAN 785% Panagakis GTZAN 782% Britto, Chamon ¹ GTZAN 77% Lidy GTZAN 768% Benetos GTZAN 75% Holzapel GTZAN 74% Britto, Chamon ² GTZAN 68% Tzanetakis GTZAN 61% Fonte: Panagakis et al [5]

29 Índice de conusão Erro médio quadrático Introdução Features RNA Resultados CONFUSÃO x NÚMERO DE NÓS 7 Conusão em unção do número de nós 24 Erro médio quadrático em unção do número de nós Número de nós Número de nós

30 DEMONSTRAÇÃO 1 Gladiators - Dreadlocks the time is now 14 BB King - My Guitar Sings The Bluesmp

31 CONCLUSÃO E PERSPECTIVAS O problema de classiicação em gêneros musicais é não-trivial, devido à indeinição e subjetividade destes É undamental para um bom desempenho da solução que os conjuntos de treinamento, validação e teste sejam adequados, assim como a técnica de aprendizagem adotada Os resultados talvez pudessem ser melhorados com a inclusão de novos eatures (eg ritmo) e uma base de dados mais extensa

32 REFERÊNCIAS [1] SCARINGELLA, N; ZOIA, G; MLYNEK, D Automatic genre classiication o music content: a survey Signal Processing Magazine Piscataway, v 23[2], p , 26 [2] LI,D; SETHI, I K; DIMITROVA, N; McGEE, T Classiication o general audio data or content-based retrieval Pattern Recognition Letters Amsterdam, v 22, p , 21 [3] JIANG, D-N; LU, L; ZHANG, H-J; TAO, J-H; CAI, L-H Music type classiication by spectral contrast eature In: IEEE ICME, 22, Lausanne Anais Lausanne: Swiss Federal Institute o Techonology, 22 [4] McKINNEY, M F; BREEBAART, J Features or audio and music classiication In: ISMIR, 23, Baltimore Anais [5] PANAGAKIS, Y; KOTROPOULOS, C; ARCE, G R Music genre classiication via sparse representations o auditory temporal modulations In: EUSIPCO, 29, Glasgow Anais [6] TZANETAKIS, G; COOK, P GTZAN Genre Collection Disponível em: Acesso em: 7 de jun 211 [7] HAYKIN, S Neural Networks: A comprehensive oundation Upper Saddle River: Prentice-Hall, p [8] REFAEILZADEH, P; TANG, L; LIU, H Cross-Validation In: ÖSZU, M T; LIU, L Encyclopedia o Database Systems New York: Springer, 29 Disponível em: Acesso em: 7 de jun 211

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