Clustering of Songs (The Joe Walsh Problem)

Gli Eagles sono un supergruppo rock degli anni '70 e '80, responsabile di classici come l' Hotel California . Hanno due suoni piuttosto distintivi, uno in cui è presente il chitarrista Joe Walsh (ad esempio, in Life in the Fast Lane ) e uno in cui è assente. Queste ultime canzoni hanno un aspetto marcatamente più cupo / noioso.

Sono curioso di capire fino a che punto un algoritmo di apprendimento (senza supervisione) sarebbe in grado di rilevare la differenza tra i due suoni. Si potrebbe immaginare che sarebbe facile dire la differenza tra speed metal e musica classica, ma che dire dei suoni della stessa band.

Come farei un simile esperimento? Supponiamo che io abbia già i file audio pertinenti in un formato standard.

Si noti che ciò dovrebbe valere anche per altri gruppi rock, come gli AC / DC che hanno avuto un cambio di cantante solista nel 1980, e forse anche per altri generi, forse anche musica più moderna.

Quello che vuoi fare sembra essere noto come Estrazione di caratteristiche audio o, più specificamente, Recupero di informazioni musicali , ovvero metodi automatizzati che differenziano le caratteristiche da (set di) file musicali. Dovresti estrarre le caratteristiche dei campioni di entrambe le classi di equivalenza e guardare le differenze che possono informare la scelta della canzone.

Gli strumenti di ricerca sono disponibili ad esempio qui e qui . Un finalista di Google Science Fair 2011 ha presentato cose interessanti ma non riesco a trovare i suoi strumenti da nessuna parte.