Nghiên cứu phân loại nhạc Việt theo cảm xúc

Abstract

Bài báo đề xuất một phương thức phân loại nhạc Việt theo xúc cảm dựa vào đặc tính âm thanh. Trong phân thức này, chúng tôi sử dụng công cụ openSMILE để rút trích một số lượng lớn các đặc trưng âm thanh và áp dụng phương pháp lựa chọn đặc trưng để loại bỏ những đặc trưng dư thừa nhằm tăng độ chính xác cho mô hình huấn luyện. Một tập hợp gồm 480 tập tin âm nhạc phân chia theo 4 loại xúc cảm: Angry, Happy, Sad, Relax được sử dụng để xây dựng mô hình huấn luyện. Độ chính xác của phương thức đề xuất khá cao với 92.92% khi sử dụng phân lớp RandomForest.