Dance music classification: A tempo-based approach

Recent research has studied the relevance of various features for automatic genre classification, showing the particular importance of tempo in dance music classification. We complement this work by considering a domainspecific learning methodology, where the computed tempo is used to select an expert classifier which has been specialised on its own tempo range. This enables the all-class learning task to be reduced to a set of twoand three-class learning tasks. Current results are around 70% classification accuracy (8 ballroom dance music classes, 698 instances, baseline 15.9%).

最近の研究は自動ジャンル分類のための様々な特徴の関連性を研究しており、ダンスミュージック分類におけるテンポの特に重要性を示している。 我々は、計算されたテンポがそれ自身のテンポ範囲に特化したエキスパート分類器を選択するために使用される、ドメイン特有の学習方法論を考慮することによってこの仕事を補完する。 これにより、全クラスの学習タスクを2クラスと3クラスの学習タスクのセットに減らすことができます。 現在の結果は約70％の分類精度である（8社交ダンスミュージックのクラス、698例、ベースライン15.9％）。

@inproceedings{GouyonD04,

author = {F. Gouyon and

S. Dixon},

title = "{Dance music classification: {A} tempo-based approach}",

booktitle = {Proceedings of the 5th International Society for Music Information

Retrieval Conference, {ISMIR} 2004,

Barcelona, Spain, October 10--14, 2004, Proceedings},

year = {2004},

crossref = {DBLP:conf/ismir/2004},

timestamp = {Wed, 01 Mar 2006 15:23:28 +0100},

}