Machine categorisation of the emotional content of music is an ongoing research area. Feature description and extraction for such a vague and subjective field as emotion presents a difficulty for human-designed audioprocessing. Research into machine categorisation of music based on genrehas expanded as media companies have increased their recommendation and automation efforts, but work into categorising music based on sentiment remains lacking. We took an informed experimental method towards finding a workable solution for a multimedia company, Ichigoichie, who wished to develop a generalizable classifier on musical qualities. This consisted of first orienting ourselves within the academic literature relevant on the subject, which suggested applying spectrographic pre-processing to the sound samples, and then analyzing these visually with a convolutional neural network. To verify this method, we prototyped the model in a high level framework utilizing Python which pre-processes 10 second audio files into spectrographs and then provides these as learning data to a convolutional neural network. This network is assessed on both its categorization accuracy and its generalizability to other data sets. Our results show that the method is justifiable as a technique for providing machine categorization of music based on genre, and even provides evidence that such a method is technically feasible for commercial applications today. / Maskinkategorisering av känsloprofilen i musik är ett pågående forskningsområde. Traditionellt sett görs detta med algoritmer som är skräddarsydda för en visstyp av musik och kategoriseringsområde. En nackdel med detta är att det inte går att applicera sådana algoritmer på flera användningsområden, och att det krävs både god musikkunnighet och även tekniskt vetande för att lyckas utveckla sådana algoritmer. På grund av dessa anledningar ökar stadigt mängden av forskning runt huruvida samma ändamål går att åstadkommas med hjälp av maskininlärningstekniker, och speciellt artificiella neuronnät, en delgrupp av maskininlärning. I detta forskningsprojekt ämnade vi att fortsätta med detta forskningsområde,och i slutändan hoppas kunna besvara frågan om huruvida det går att klassificera och kategorisera musik utifrån känsloprofilen inom musiken, med hjälp av artificiella neuronnät. Vi fann genom experimentell forskning att artificiella neuronnät är en mycket lovande teknik för klassificering av musik, och uppnådde goda resultat. Metoden som användes bestådde av spektrografisk ljudprocessering, och sedan analys av dessa spektrogram med konvolutionella neuronnät, en sorts artificiella neuronnät ämnade för visuell analys.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-279342 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Hedén Malm, Jacob, Sinclair, Kyle |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:234 |
Page generated in 0.0027 seconds