PREDIKCIJA BILLBOARD HITOVA NA OSNOVU AUDIO I TEKSTUALNIH OBELEŽJA PESAMA

  • Sandra Rajanović
Ključne reči: mašinsko učenje, predikcija hit pesama, obrada prirodnih jezika

Apstrakt

U ovom radu prikazano je kreiranje  sistema za predikciju hitova na Billboard top-listama, koristeći audio obeležja i tekstove pesama. Rešenje problema binarne klasifikacije implementirano je uz po­moć više modela mašinskog učenja i dve tehnike obrade prirodnog jezika, a realizovano je u Python programskom jeziku.

Reference

[1] Y. Ni, R. Santos-Rodriguez, M. Mcvicar and T. De Bie, "Hit song science once again a science", 4th International Workshop on Machine Learning and Music, 2011.
[2] J. Devlin, M.W. Chang, K. Lee and K. Toutanova, "Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding", arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.
[3] https://www.billboard.com/charts/hot-100
[4] https://www.spotify.com/
[5] https://genius.com/
[6] K. Middlebrook and K. Sheik, "Song Hit Prediction: Predicting Billboard Hits Using Spotify Data", arXiv preprint arXiv:1908.08609, 2019.
[7] E. Georgieva, M. Suta and N. Burton, "HITPREDICT: PREDICTING HIT SONGS USING SPOTIFY DATA", 2018.
[8] A. Singhi and D.G. Brown, "Can song lyrics predict hits", Proceedings of the 11th International Symposium on Computer Music Multidisciplinary Research, pp. 457-471, 2015.
[9] R. Dhanaraj and B. Logan, "Automatic Prediction of Hit Songs", ISMIR, pp. 488-491, 2005.
Objavljeno
2021-07-03
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo