Repozytorium publikacji - Politechnika Gdańska

The paper focuses on optimization vector content feature for the music recommendation system. For the purpose of experiments a database is created consisting of excerpts of music les. They are assigned to 22 classes corresponding to dierent music genres. Various feature vectors based on low-level signal descriptors are tested and then optimized using correlation analysis and Principal Component Analysis (PCA). Results of the experiments are shown for the variety of feature vectors. Also, a music recommendatio

Autorzy

• dr inż. Piotr Hoffmann link otwiera się w nowej karcie ,
• dr inż. Andrzej Kaczmarek link otwiera się w nowej karcie ,
• mgr inż. Paweł Spaleniak link otwiera się w nowej karcie ,
• prof. dr hab. inż. Bożena Kostek link otwiera się w nowej karcie