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Kerasを使って音楽をジャンル分けしてみた - Qiita
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概要 FolkとElectronicのジャンルで各500曲を用意 メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) を使って学習モデ... 概要 FolkとElectronicのジャンルで各500曲を用意 メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) を使って学習モデルを作成 Kerasを使って学習・判定 交差検証を行い、二値分類で精度は約85%程度 データの準備 フリーで音楽データを利用可能なFMA (Free Music Archive) というサービスがあります。 このFMAからさらに、8ジャンル x 1000曲を抽出したfma_smallというデータセットがあります。 このfma_smallから、違いが分かりやすいと思われる2ジャンル Folk と Electronic の楽曲をそれぞれ500曲選択し実験に使いました。 1曲の長さは全て30秒となっています。 モデルの作成 モデルにはメル周波数ケプストラム係数 (MFCC) を用います。 MFCCについてはこちらが詳しく書かれています。 MFCCへの変換にはlibrosaを