Rokkmuusika alastiilide klassifitseerimine tugivektormasinatega
Nimi
Elinor Toodo
Kokkuvõte
Käesolev töö keskendub rokkmuusika alastiilide automaatsele klassifitseerimisele. Töö eesmärk on näha, kui edukalt on seda võimalik teha ning kas alastiilide klassifitseerimisel on tulevikuks potentsiaali. Ülesande lahendamiseks valiti tugivektormasinate meetod. Töös on antud ülevaade eraldatud tunnustest, kasutatud alastiili gruppidest ja tugivektormasinate tööpõhimõttest. Selle töö eesmärgil koostati muusikakorpus, mis koosnes viiest alastiilide grupist. Nendeks gruppideks olid: progressiivne rokk, punkrokk, metal-muusika, ekstreem-metal ja klassikaline rokkmuusika. Tööks kasutati 500 lugu, millest 400 olid kasutusel mudeli treenimiseks ja 100 testimiseks. Tunnuste eraldamiseks kasutati jAudio võimalusi ja klassifitseerimiseks kasutati Wekat. Suurimaks klassifitseerimise täpsuseks saavutati 71%. Kvartiilhaaret kasutades saavutati 74% täpsust.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Bakalaureus - Infotehnoloogia
Juhendaja(d)
Sven Aller, Margus Niitsoo
Kaitsmise aasta
2013