Modeling Rhythm Similarity for Electronic Dance Music

Music similarity is a multidimensional concept to which so-called “sub-similarities”, such as timbre and rhythm similarity, contribute. In this study, two models are presented: one for timbre similarity, and one for rhythm similarity. The musical domain for which the models were established is Electronic Dance Music (EDM). The models extract feature values from segments of audio and calculate a distance between two segments based on their feature vectors. The models are evaluated on perceptual data using linear regression. The accuracy of the rhythm similarity model reaches an empirically established upper bound to model performance. The accuracy of the timbre model is moderate, possibly due to insufficient data. From the selection of features and their weights resulting from the regression analysis, periodicity of rhythmic elements turned out to be the most important feature group for rhythm similarity in EDM.

音楽の類似性は、音色やリズムの類似性など、いわゆる「サブ類似性」が寄与する多次元の概念です。 この研究では、音色の類似性とリズムの類似性の2つのモデルが提示されています。 モデルが確立された音楽ドメインはエレクトロニックダンスミュージック（EDM）です。 モデルは、オーディオのセグメントから特徴量を抽出し、それらの特徴ベクトルに基づいて2つのセグメント間の距離を計算します。 モデルは、線形回帰を使用して知覚データで評価されます。 リズム類似性モデルの精度は、モデル性能に対する経験的に確立された上限に達する。 音色モデルの精度は、おそらく不十分なデータが原因で、中程度です。 回帰分析から得られる特徴とそれらの重みの選択から、リズム要素の周期性はEDMにおけるリズムの類似性のための最も重要な特徴グループであることがわかった。

@inproceedings{PanteliBH14,

author = {M. Panteli and

N. Bogaards and

A. K. Honingh},

title = "{Modeling Rhythm Similarity for Electronic Dance Music}",

booktitle = {Proceedings of the 15th International Society for Music Information

Retrieval Conference, {ISMIR} 2014, Taipei, Taiwan, October 27--31,

2014},

pages = {537--542},

year = {2014},

crossref = {DBLP:conf/ismir/2014},

timestamp = {Fri, 19 Dec 2014 14:08:38 +0100},

}