通用摘要算法在音乐中的应用
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2015-03-24 v1 机器学习
声音
摘要
过去已开发出多种通用摘要算法，并成功应用于文本和语音摘要等领域。本文回顾并将这些算法应用于音乐领域。为评估该摘要方法的性能，我们采用外在评估方法：在两个不同的数据集上，比较使用截断连续片段与使用这些算法提取的摘要时 Fado 流派分类器的性能。结果表明，最大边界相关性（MMR）、LexRank 和潜在语义分析（LSA）均提升了两个测试数据集上的分类性能。
引用
@article{arxiv.1406.4877,
title = {On the Application of Generic Summarization Algorithms to Music},
author = {Francisco Raposo and Ricardo Ribeiro and David Martins de Matos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.4877},
year = {2015}
}
备注
12 pages, 1 table; Submitted to IEEE Signal Processing Letters