面向音乐流派分类的开集识别
音频与语音处理
2024-05-15 v2 最优化与控制
摘要
我们利用开源 GTZAN 与 FMA 数据集探索已知与未知流派类别的分割。对每一个数据集，我们从最佳情形的闭集流派分类开始，然后应用开集识别方法。我们给出一种使用 OSR 的音乐流派分类任务算法。我们展示检索已知流派以及识别新流派（未出现在训练集中）听觉模式的能力。我们进行了四个实验，每个包含不同的已知与未知类别集合，使用 GTZAN 与 FMA 数据集建立新流派检测的基线能力。我们对 OpenMax 与 softmax 均采用网格搜索以确定各实验设置下的最优总分类精度，并阐明流派标注与开集识别精度之间的相互作用。
引用
@article{arxiv.2209.07548,
title = {Open Set Recognition For Music Genre Classification},
author = {Kevin Liu and Julien DeMori and Kobi Abayomi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07548},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 5 figures, 4 tables