From Content-based Music Emotion Recognition to Emotion Maps of Musical Pieces
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2017
Serie: Libro 259 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Rilegato
- Nuovo
Condizione: Nuovo
EUR 133,74
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The problems it addresses include emotion representation, annotation of music excerpts, feature extraction, and machine learning. The book chiefly focuses on content-based analysis of music files, a system that automatically analyzes the structures of a music file and annotates the file with the perceived emotions. Further, it explores emotion detection in MIDI and audio files. In the experiments presented here, the categorical and dimensional approaches were used, and the knowledge and expertise of music experts with a university music education were used for music file annotation. The automatic emotion detection systems constructed and described in the book make it possible to index and subsequently search through music databases according to emotion. In turn, the emotion maps of musical compositions provide valuable new insights into the distribution of emotions in music and can be used to compare that distribution in different compositions, or to conduct emotional comparisons of different interpretations of the same composition. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 349.…
Codice articolo IB-711727
- Titolo
- From Content-based Music Emotion Recognition to Emotion Maps of Musical Pieces
- Autore
- Jacek Grekow
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 331970608X
- ISBN 13
- 9783319706085
- Peso dell'articolo
- 349 grammi
- Serie
- Libro 259 di 538: Studies in Computational Intelligence
The problems it addresses include emotion representation, annotation of music excerpts, feature extraction, and machine learning. The book chiefly focuses on content-based analysis of music files, a system that automatically analyzes the structures of a music file and annotates the file with the perceived emotions. Further, it explores emotion detection in MIDI and audio files.
In the experiments presented here, the categorical and dimensional approaches were used, and the knowledge and expertise of music experts with a university music education were used for music file annotation. The automatic emotion detection systems constructed and described in the book make it possible to index and subsequently search through music databases according to emotion. In turn, the emotion maps of musical compositions provide valuable new insights into the distribution of emotions in music and can be used to compare that distribution in different compositions, or to conduct emotional comparisons of different interpretations of the same composition."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
The problems it addresses include emotion representation, annotation of music excerpts, feature extraction, and machine learning. The book chiefly focuses on content-based analysis of music files, a system that automatically analyzes the structures of a music file and annotates the file with the perceived emotions. Further, it explores emotion detection in MIDI and audio files.
In the experiments presented here, the categorical and dimensional approaches were used, and the knowledge and expertise of music experts with a university music education were used for music file annotation. The automatic emotion detection systems constructed and described in the book make it possible to index and subsequently search through music databases according to emotion. In turn, the emotion maps of musical compositions provide valuable new insights into the distribution of emotions in music and can be used to compare that distribution in different compositions, or to conduct emotional comparisons of different interpretations of the same composition."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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