Какие существуют методы повышения точности классификации музыкальных жанров с помощью машинного обучения?

Некоторые методы повышения точности классификации музыкальных жанров с помощью машинного обучения:

• Извлечение большего количества информации из музыкального файла. cyberleninka.ru Например, помимо мел-кепстральных коэффициентов и количества точек в преобразовании Фурье, можно получать ещё частоту пересечения нуля (частота изменения знака сигнала) и центральный спектроид (средневзвешенное значение всех частот). cyberleninka.ru
• Использование большого количества композиций в качестве данных для обучения. cyberleninka.ru Если набор данных содержит только музыку одного жанра, то алгоритм будет иметь высокую точность для этого жанра, но низкую точность для других жанров. videouroki.net
• Сочетание параллельных свёрточных нейронных сетей (CNN) и алгоритма поиска капуцинов (CapSA). www.appercase.ru Этот метод позволяет быстро и точно классифицировать неразмеченные музыкальные треки. www.appercase.ru Основная идея заключается в использовании различных методов обработки сигналов, таких как дискретное вейвлет-преобразование, мел-частотные кепстральные коэффициенты и коротковременное преобразование Фурье. www.appercase.ru Алгоритм CapSA оптимизирует гиперпараметры каждой модели CNN, что значительно повышает точность классификации. www.appercase.ru