Τεχνικές Μηχανικής Μάθησης για χαρακτηρισμό μουσικής βασισμένο σε στίχους:
Creators: name: Λαζαρίδου, Παρασκευή Δημοσθένη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Ανάκτηση Μουσικής Πληροφορίας
Μηχανική Μάθηση
Εξόρυξη Δεδομένων
Music Information Retrieval
Machine Learning
Data mining

description: Αντικείμενο της παρούσας εργασίας είναι η μελέτη τεχνικών της Μηχανικής Μάθησης για τον αυτόματο χαρακτηρισμό μουσικής με βάση τους στίχους. Οι τεχνικές εφαρμόζονται σε μια καινούργια βάση δεδομένων πολλαπλών μορφών, που ονομάζεται Million Song Database (MSD), δημιουργήθηκε και προσφέρεται για σκοπούς έρευνας στο πεδίο εφαρμογής της Μηχανικής Μάθησης σε εργασίες που αφορούν μουσική και αποτελεί την μεγαλύτερη συλλογή μουσικών δεδομένων που έχει δημιουργηθεί για έρευνα. Η MSD παρέχει τις ετικέτες (tags) που χαρακτηρίζουν ένα μεγάλο σύνολο καλλιτεχνών διεθνούς μουσικής καθώς και πλήθος πληροφοριών για τα μουσικά τους κομμάτια ενώ παράλληλα διατίθεται η βάση musicXmatch η οποία παρέχει τους στίχους ενός μεγάλου υποσυνόλου μουσικών κομματιών της MSD σε μορφή σάκων από λέξεις, που αποτελεί και το πεδίο ορισμού του προβλήματος της παρούσας εργασίας. Στην MSD, κάθε καλλιτέχνης χαρακτηρίζεται από μια ή περισσότερες ετικέτες και μπορεί να περιλαμβάνει περισσότερα από ένα τραγούδια. Επειδή οι ετικέτες παρέχονται σε επίπεδο καλλιτέχνη ενώ οι στίχοι σε επίπεδο τραγουδιού, κάθε αντικείμενο του προβλήματος, δηλαδή κάθε καλλιτέχνης, αποτελεί έναν σάκο στιγμιότυπων, δηλαδή μουσικών κομματιών, και είναι γνωστές μόνο οι ετικέτες του σάκου και όχι των επιμέρους στιγμιότυπων. Επομένως τα δεδομένα που εξετάζονται στην εργασία ανήκουν στην κατηγορία των πολυ-τμηματικών δεδομένων πολλαπλών ετικετών (Multi-Instance Multi- Label Data). Οι στόχοι της εργασίας είναι ουσιαστικά δύο: η διερεύνηση της απόδοσης των τεχνικών μηχανικής μάθησης όσον αφορά τον χαρακτηρισμό μουσικής που μπορεί να επιτευχθεί αξιοποιώντας μόνο την πληροφορία που παρέχεται από τους στίχους των τραγουδιών και η εξέταση τεχνικών για το μετασχηματισμό του προβλήματος σε Single-Instance Multi-Label δεδομένων ώστε να εφαρμοσθούν αλγόριθμοι ταξινόμησης που παρέχονται από την βιβλιοθήκη MULAN. Στην εργασία μελετούνται δύο τεχνικές μετασχηματισμού του προβλήματος. Η μια τεχνική αξιοποιεί την ένωση των στίχων των επιμέρους τραγουδιών κάθε καλλιτέχνη και αντιμετωπίζει το πρόβλημα στον ίδιο διανυσματικό χώρο, δηλαδή τον χώρο των λέξεων των στίχων. Η δεύτερη προσέγγιση, χρησιμοποιεί την τεχνική της ομαδοποίησης (Cluster Analysis) προκειμένου να προβάλει τα δεδομένα σε έναν άλλο διανυσματικό χώρο, αυτό των ομάδων που παράγονται, και ο οποίος θα έχει σημαντικά λιγότερες διαστάσεις από τον αρχικό. Και οι δύο τεχνικές παράγουν τελικά μονο-τμηματικά δεδομένα τα οποία αργότερα μπορούν να εισαχθούν σε κάποιον ταξινομητή πολλαπλών ετικετών. Για την ταξινόμηση των μονο-τμηματικών, πλέον, δεδομένων εφαρμόστηκαν δύο αλγόριθμοι αναβλητικής μάθησης, ο BRkNN και ο ML-kNN. Καθώς τα δεδομένα διατίθενται ήδη διαχωρισμένα σε δύο σύνολα, εκπαίδευσης και δοκιμής, η απόδοση των εξεταζόμενων τεχνικών μάθησης αξιολογείται με βάση τα δεδομένα δοκιμής.
description: The purpose of this Thesis is to study and compare machine learning techniques for automatic annotation of music based on lyrics. The techniques are applied to a new database, called the Million Song Database (MSD), which is so far the largest collection of music data that was created and offered for research purposes within the scope of machine learning tasks in music. The MSD provides labels (tags) that characterize a large set of world music artists, as well as other extensive information on their songs. Furthermore, a large lyrics collection, called musicXmatch, is also available and provides the corresponding official lyrics to a large subset of tracks in MSD, given in the form of bags of words, which is the domain of the problem of this project. In MSD, each artist is characterized by one or more tags and may include more than one song. Because the tags are provided by artist and the lyrics by song, every object of the problem, i.e. any artist, is a bag of instances, i.e. songs, for which we only know the tags of bags but the labels of any individual instance are unknown. Thus, the data belong to the category of multi-instance multi-label data (Multi-Instance Multi-Label Data). The aims of this paper are basically two: to investigate the performance of machine learning techniques in automated annotation of music that can be achieved using only the information conveyed by the lyrics of songs and to discover potential techniques to transform the problem into Single-Instance Multi-Label in order to implement classification algorithms provided by the library MULAN. In this project we study two transformation techniques. One technique exploits the union of the individual songs lyrics of each artist and faces the problem in the same vector space, i.e. the space of words of the lyrics. The second approach uses Cluster Analysis in order to project the data into another vector space, the one of the produced clusters, and which will have significantly lower dimension than the former. Both aforementioned techniques produce Single-Instance Multi-Label data that can be later imported into any multi-label classifier. For the single-instance classification task, two lazy machine learning algorithms are then applied, BRkNN and ML-kNN. As the data are already given splitted into train and test dataset, the performance of the learning methods was evaluated on test dataset.