Recherche

Recherche simple

Recherche avancée

Panier électronique

Votre panier ne contient aucune notice

Connexion à la base

Identification

(Identifiez-vous pour accéder aux fonctions de mise à jour. Utilisez votre login-password de courrier électronique)

Entrepôt OAI-PMH

Soumettre une requête

	Consulter la notice détaillée
	Version complète en ligne
	Version complète en ligne accessible uniquement depuis l'Ircam
	Ajouter la notice au panier
	Retirer la notice du panier

English version

(full translation not yet available)

Liste complète des articles

Consultation des notices

Vue détaillée

Vue Refer

Vue Labintel

Vue BibTeX

%0 Conference Proceedings
%A Burred, Juan José
%A Peeters, Geoffroy
%T An Adaptive System for Music Classification and Tagging
%D 2009
%B International Workshop on Learning the Semantics of Audio Signals (LSAS)
%C Graz
%F Burred09b
%K Music Information Retrieval
%K music classification
%K music indexing
%K music tagging
%K multilabel classification
%K Support Vector Machines
%X We present a system that can learn effective classification models from music databases of very different characteristics, including both single-label collections indexed by genre or artist and multilabel databases of musical mood and instrumentation, where multiple tags can be applied to each track. Adaptability is attained by means of automatic feature and model selection, both embedded in the multiple-instance binary relevance learning of a Support Vector Machine. We discuss strategies for compensating overfitting and unbalanced training sets.
%1 6
%2 2