Crowdsourcing Emotions in Music Domain

Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Crowdsourcing Emotions in Music Domain
Autori: Çano, Erion; Morisio, Maurizio
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: International Journal of Artificial Intelligence & Applications
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: AIRCC Publishing Corporation
Volume: 8
Numero: 4
Intervallo pagine: pp. 25-40
Numero di pagine: 16
ISSN: 0975-900X
Abstract: An important source of intelligence for music emotion recognition today comes from user-provided community tags about songs or artists. Recent crowdsourcing approaches such as harvesting social tags, design of collaborative games and web services or the use of Mechanical Turk, are becoming popular in the literature. They provide a cheap, quick and efficient method, contrary to professional labeling of songs which is expensive and does not scale for creating large datasets. In this paper we discuss the viability of various crowdsourcing instruments providing examples from research works. We also share our own experience, illustrating the steps we followed using tags collected from Last.fm for the creation of two music mood datasets which are rendered public. While processing affect tags of Last.fm, we observed that they tend to be biased towards positive emotions; the resulting dataset thus contain more positive songs than negative ones.
Data: 2017
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: affective computing, social user tags, crowdsourcing emotions, music emotion recognition
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Data di deposito: 02 Ago 2017 10:24
Data ultima modifica (IRIS): 02 Ago 2017 10:43:49
Data inserimento (PORTO): 04 Ago 2017 04:49
Numero Identificativo (DOI): 10.5121/ijaia.2017.8403
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2677905
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