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01.04.2019 | Regular Paper

Multi-agent system application for music features extraction, meta-classification and context analysis

Zeitschrift:
Knowledge and Information Systems
Autoren:
Javier Pérez-Marcos, Diego M. Jiménez-Bravo, Juan F. De Paz, Gabriel Villarrubia González, Vivian F. López, Ana B. Gil
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Manual music classification is a slow and costly process. Most recent works about music auto-classification such as genre or emotions make this process easier, but are focused on a single task. In this work, a music multi-classification platform is presented. This platform is based on multi-agent systems, allowing to distribute the extraction, classification, and service tasks among agents. The platform performs a musical genre and emotional classification and provides context information of songs from social networks such as Twitter and Last.fm. The methods chosen based on meta-classifiers to perform single-label and multi-label classification obtain great results. In the case of multi-label classification, better results are obtained than in other previous works.

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