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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Linked Data Collection and Analysis Platform for Music Information Retrieval

verfasst von : Yuri Uehara, Takahiro Kawamura, Shusaku Egami, Yuichi Sei, Yasuyuki Tahara, Akihiko Ohsuga

Erschienen in: Semantic Technology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

There has been extensive research on music information retrieval (MIR), such as signal processing, pattern mining, and information retrieval. In such studies, audio features extracted from music are commonly used, but there is no open platform for data collection and analysis of audio features. Therefore, we build the platform for the data collection and analysis for MIR research. On the platform, we represent the music data with Linked Data, which are in a format suitable for computer processing, and also link data fragments to each other. By adopting the Linked Data, the music data will become easier to publish and share, and there is an advantage that complex music analysis will be facilitated. In this paper, we first investigate the frequency of the audio features used in previous studies on MIR for designing the Linked Data schema. Then, we build a platform, that automatically extracts the audio features and music metadata from YouTube URIs designated by users, and adds them to our Linked Data DB. Finally, the sample queries for music analysis and the current record of music registrations in the DB are presented.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Kitahara, T., Nagano, H.: Advancing Information Sciences through Research on Music: 0. Foreword. IPSJ magazine. Joho Shori 57(6), 504–505 (2016) Kitahara, T., Nagano, H.: Advancing Information Sciences through Research on Music: 0. Foreword. IPSJ magazine. Joho Shori 57(6), 504–505 (2016)
2.
Zurück zum Zitat Wang, M., Kawamura, T., Sei, Y., Nakagawa, H., Tahara, Y., Ohsuga, A.: Context-aware Music Recommendation with Serendipity Using Semantic Relations. In: Proceedings of 3rd Joint International Semantic Technology Conference, pp. 17–32 (2013) Wang, M., Kawamura, T., Sei, Y., Nakagawa, H., Tahara, Y., Ohsuga, A.: Context-aware Music Recommendation with Serendipity Using Semantic Relations. In: Proceedings of 3rd Joint International Semantic Technology Conference, pp. 17–32 (2013)
3.
Zurück zum Zitat Osmalskyj, J., Foster, P., Dixon, S., Embrechts, J.J.: Combining features for cover song identification. In: Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, pp. 462–468 (2015) Osmalskyj, J., Foster, P., Dixon, S., Embrechts, J.J.: Combining features for cover song identification. In: Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, pp. 462–468 (2015)
4.
Zurück zum Zitat Luo, Y.-J., Su, L., Yang, Y.-H., Chi, T.-S.: Real-time music tracking using multiple performances as a reference. In: Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, pp. 357–363 (2015) Luo, Y.-J., Su, L., Yang, Y.-H., Chi, T.-S.: Real-time music tracking using multiple performances as a reference. In: Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, pp. 357–363 (2015)
Metadaten
Titel
Linked Data Collection and Analysis Platform for Music Information Retrieval
verfasst von
Yuri Uehara
Takahiro Kawamura
Shusaku Egami
Yuichi Sei
Yasuyuki Tahara
Akihiko Ohsuga
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50112-3_10

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