Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions "happy" and "sad". We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition.