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Music Genre Classification Using African buffalo Optimization

Computer Systems Science & Engineering 2023年第2期44卷 1823-1836页

作者： b.jaishankar Raghunathan Anitha Finney Daniel Shadrach M.Sivarathinabala V.balamurugan KPR Institute of Engineering and Technology Coimbatore641407India Government Engineering College Palakkad678633India Velammal Institute of Technology Chennai601204India Sathyabama Institute of Science and Technology Chennai600119India

In the discipline of Music Information Retrieval(MIR),categorizing musicﬁles according to their genre is a difﬁcult *** genre classiﬁca-tion is an important multimedia research domain for classiﬁcation of music *** the proposed method music genre classiﬁcation using features obtained from audio data is *** classiﬁcation is done using features extracted from the audio data of popular online repository namely GTZAN,ISMIR 2004 and Latin Music Dataset(LMD).The features highlight the differences between different musical *** the proposed method,feature selection is per-formed using an African buffalo Optimization(AbO),and the resulting features are employed to classify the audio using back Propagation Neural Networks(bPNN),Support Vector Machine(SVM),Naïve bayes,decision tree and kNN classiﬁ*** evaluation reveals that,AbO based feature selection strategy achieves an average accuracy of 82%with mean square error(MSE)of 0.003 when used with neural network classiﬁer.

关键词： Genre african buffalo optimization neural network SVM audio data music

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