From Content-based Music Emotion Recognition to Emotion Maps of Musical Pieces
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 259 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Zustand: Neu
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319706085
- Titel
- From Content-based Music Emotion Recognition to Emotion Maps of Musical Pieces
- Autor
- Jacek Grekow
- Verlag
- Springer
- Veröffentlichungsjahr
- 2017
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 331970608X
- ISBN-13
- 9783319706085
- Artikelgewicht
- 401 Gramm
- Abmessungen
- 241x160x14 mm
- Serie
- Buch 259 von 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.„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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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.„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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