Music Data Mining

出版者:CRC Press

作者:Edited by Tao Li, Mitsunori Ogihara and George Tzanetakis

页数:384

出版时间:2011-8-12

价格:GBP 77.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439835524

具体描述

The research area of music information retrieval has gradually evolved to address the challenges of effectively accessing and interacting large collections of music and associated data, such as styles, artists, lyrics, and reviews. Bringing together an interdisciplinary array of top researchers, Music Data Mining presents a variety of approaches to successfully employ data mining techniques for the purpose of music processing.

The book first covers music data mining tasks and algorithms and audio feature extraction, providing a framework for subsequent chapters. With a focus on data classification, it then describes a computational approach inspired by human auditory perception and examines instrument recognition, the effects of music on moods and emotions, and the connections between power laws and music aesthetics. Given the importance of social aspects in understanding music, the text addresses the use of the Web and peer-to-peer networks for both music data mining and evaluating music mining tasks and algorithms. It also discusses indexing with tags and explains how data can be collected using online human computation games. The final chapters offer a balanced exploration of hit song science as well as a look at symbolic musicology and data mining.

The multifaceted nature of music information often requires algorithms and systems using sophisticated signal processing and machine learning techniques to better extract useful information. An excellent introduction to the field, this volume presents state-of-the-art techniques in music data mining and information retrieval to create novel ways of interacting with large music collections.

作者简介

Dr Tao Li is currently an associate professor in the School of Computer Science, Florida International University. He received his Ph.D. in computer science from the Department of Computer Science, University of Rochester in 2004.

Dr Tao Li's research explores two related topics on learning from data---how to efficiently discover useful patterns and how to effectively retrieve information. The interests lie broadly in data mining and machine learning studying both the algorithmic and application issues. The algorithmic aspects involve developing new scalable, efficient and interactive algorithms that can handle very large databases. The underlying techniques studied include clustering, classification, semi-supervised learning, similarity and temporal pattern discovery. The application issues focus on actual implementation and usage of the algorithms on a variety of real applications with different characteristics including bioinformatics, text mining, music information retrieval and event mining for computer system management.

目录信息

FUNDAMENTAL TOPICS
Music Data Mining: An Introduction, Tao Li and Lei Li
Audio Feature Extraction, George Tzanetakis
CLASSIFICATION
Auditory Sparse Coding, Steven R. Ness, Thomas C. Walters, and Richard F. Lyon
Instrument Recognition, Jayme Garcia Arnal Barbedo
Mood and Emotional Classification, Mitsunori Ogihara and Youngmoo Kim
Zipf’s Law, Power Laws, and Music Aesthetics, Bill Manaris, Patrick Roos, Dwight Krehbiel, Thomas Zalonis, and J.R. Armstrong
SOCIAL ASPECTS OF MUSIC DATA MINING
Web- and Community-Based Music Information Extraction, Markus Schedl
Indexing Music with Tags, Douglas Turnbull
Human Computation for Music Classification, Edith Law
ADVANCED TOPICS
Hit Song Science, Francois Pachet
Symbolic Data Mining in Musicology, Ian Knopke and Frauke Jurgensen
Index
· · · · · · (收起)

用户评价

《Music Data Mining》这本书，简直就是一场音乐与科技的奇妙邂逅。我一直是个对数据科学领域充满好奇的旁观者，但音乐对我而言，更多的是一种情感的寄托和精神的慰藉，从未想过它会与冰冷的数据产生如此深刻的联系。当我拿起这本书，原本以为会是一场技术流的洗礼，结果却发现，作者巧妙地将复杂的算法和模型，融入到对音乐的深入剖析之中，让整个过程变得既严谨又引人入胜。书中的内容，不仅仅是简单地罗列一些分析工具，更重要的是，它教会了我如何用一种全新的视角去“看”音乐，去“解构”音乐。我开始意识到，一首伟大的歌曲，并非偶然，而是无数数据点精心编织而成的艺术品。从旋律的复杂性、节奏的模式化，到和声的走向、音色的组合，再到歌词的主题和情感表达，每一个元素都可以被量化，被分析，甚至被预测。作者用生动的案例，比如如何通过分析流行音乐的特征来预测下一首爆款歌曲，或者如何利用数据来理解不同文化背景下人们对音乐偏好的差异，让我深刻体会到数据挖掘在音乐领域的巨大潜力。这本书不仅仅是提供了一套技术方法，更是提供了一种思维方式，一种将感性与理性完美结合的思维方式。它让我对音乐的理解，不再仅仅停留在表面的旋律和歌词，而是能够深入到音乐的骨骼和灵魂，去探寻那些驱动音乐走向成功的底层逻辑。

说实话，《Music Data Mining》这本书的名字听起来就有点“硬核”，我一直以为它会充斥着各种复杂的数学公式和计算机代码，对于一个纯粹的音乐爱好者来说，可能会有点望而却步。然而，当我真的开始阅读，才发现我的担忧完全是多余的。这本书的作者，就像是一位技艺精湛的音乐指挥家，能够将各种看似不相关的元素（比如数据、算法、统计学） harmoniously地融合在一起，演奏出一曲精彩的音乐分析乐章。它并没有把我变成一个程序员，也没有强迫我记忆一大堆晦涩的算法，而是用一种非常直观和易懂的方式，向我展示了数据在音乐世界中的奇妙力量。我读到了关于如何利用机器学习来识别音乐的风格，如何通过分析歌词的文本特征来理解歌曲的情感主题，甚至是如何利用大数据来预测音乐市场的走向。书中大量的案例分析，让我看到了这些理论知识是如何在实际应用中落地生根的，比如如何帮助音乐制作人优化他们的作品，如何帮助唱片公司精准地推广音乐，甚至是如何帮助我们普通听众发现那些可能与我们口味高度契合的新音乐。这本书让我对音乐的理解，从一个单纯的“感受者”转变成了一个“思考者”，我开始更加关注音乐的内在结构，开始尝试去用一种更科学、更系统的方式来分析和欣赏我所热爱的音乐。

《Music Data Mining》这本书，无疑是我近来阅读过中最具启发性的书籍之一。它以一种前所未有的方式，将我一直以来钟爱的音乐，与严谨的数据科学相结合。我一直对音乐充满热爱，但同时也对数据的力量着迷，这本书正好满足了我对这两者融合的好奇心。我以为它会是一本充斥着晦涩理论和复杂公式的书籍，但实际上，作者以一种非常平易近人的方式，将数据挖掘的理念和方法，融入到对音乐的剖析之中。书中的内容，不仅仅是停留在理论层面，更重要的是，它提供了大量的实际案例，让我看到这些技术是如何被应用于音乐产业的各个环节。从分析歌曲的流行趋势，到预测音乐的销售量；从帮助音乐人创作出更受欢迎的作品，到为听众提供个性化的音乐推荐，数据挖掘的触角几乎无处不在。我印象最深刻的是关于音乐情感分析的部分，作者利用各种数据模型，揭示了音乐如何能够影响我们的情绪，为什么某些音乐会让我们感到平静，而另一些则会让我们充满活力。这种将科学的理性分析，应用于感性的艺术领域，让我对音乐的理解，上升到了一个全新的高度。它让我开始思考，音乐不仅仅是旋律和歌词的组合，更是背后蕴含着无数数据点精心编织而成的智慧结晶。

在我拿起《Music Data Mining》这本书之前，我以为它会是一本充斥着技术术语和复杂公式的工具书，但很快，我就被这本书所展现的奇妙世界所深深吸引。作者以一种非常独特且引人入胜的方式，揭示了音乐背后隐藏着的数据逻辑。它让我意识到，我们所喜爱的旋律、节奏和歌词，并非是凭空产生的，而是可以被量化、被分析，甚至被预测的。书中涉及的内容非常广泛，从音乐特征的提取，到利用机器学习算法进行音乐分类和生成，再到对音乐情感的深入分析，都以一种清晰易懂的方式呈现出来。我尤其惊讶于作者是如何将这些抽象的数据概念，与我们熟悉的音乐体验联系起来的。比如，书中解释了为什么某些和弦的组合会让我们感到愉悦，或者为什么某些节奏的模式会让我们不自觉地想要跟着舞动。这些看似感性的体验，背后竟然都有着可以被数据所解读的规律。这本书让我对音乐的理解，从一个单纯的“感受者”，变成了一个“探索者”。我开始更加主动地去分析我正在听的音乐，去寻找那些让它如此动人的“数据密码”。它不仅仅是一本关于音乐数据挖掘的书，更是一本关于如何用科学的视角去理解和欣赏艺术的书。

《Music Data Mining》这本书，让我对音乐的理解，进入了一个全新的维度。我一直认为音乐是一种非常主观的艺术，它的魅力在于能够触动人的内心最柔软的部分，是一种无法用理性去完全解释的体验。然而，这本书却用一种令人惊叹的方式，向我展示了数据和算法如何在音乐的创作、传播和接受过程中扮演着至关重要的角色。作者并没有回避音乐的感性层面，而是巧妙地将数据科学的工具，应用于对音乐的深入挖掘。我学到了如何利用统计学模型来分析音乐的结构特征，比如旋律的起伏、节奏的复杂度、和声的色彩；我看到了如何运用自然语言处理技术来解读歌词的深层含义，揭示歌曲所传递的情感和故事；我甚至还了解了如何利用机器学习算法来预测音乐的流行趋势，以及如何通过分析用户的听歌习惯来为他们推荐更符合口味的音乐。这本书不仅仅是技术层面的介绍，更重要的是，它启发了我对音乐本质的思考。它让我意识到，即使是最纯粹的艺术表达，也可能蕴含着可以被量化和分析的规律。这种将科学与艺术相结合的视角，让我对音乐的理解，从一个被动的聆听者，变成了一个主动的探索者。我开始更加关注一首歌曲背后的“数据痕迹”，试图去理解那些让它能够引起共鸣的“科学公式”。

最近沉迷于一本叫做《Music Data Mining》的书，老实说，一开始我是被它略显学术的名称给劝退了，总觉得会是一本晦涩难懂、充斥着公式和图表的枯燥读物。然而，当我真正翻开它，却被一种前所未有的震撼所席卷。作者似乎拥有一个神奇的万花筒，将音乐这份充满感性的艺术，用一种极其理性、精妙的方式展现出来。书里探讨的不仅仅是旋律的走向或者和弦的进行，而是更深层次的结构，那些隐藏在无数音符背后，决定了一首歌曲能否触动人心的“算法”。我惊讶地发现，原来那些让我潸然泪下的旋律，那些让我随之摇摆的节奏，背后都有着可循的规律和可分析的数据。作者通过大量的实例，展示了如何利用统计学模型来预测音乐的流行度，如何通过自然语言处理技术来分析歌词的情感倾向，甚至是如何利用深度学习来生成全新的音乐片段。这简直就像是为音乐插上了理性的翅膀，让我们能够以一种全新的维度去理解音乐的魅力。我过去总认为音乐是一种超越语言的存在，是一种纯粹心灵的共鸣，但这本书却告诉我，在这份共鸣的背后，隐藏着可以被量化、被分析的深刻联系。它让我开始思考，那些天才的作曲家们，是否在不经意间，就遵循着某些数据挖掘的“最优解”。这本书让我对音乐的理解，从一个感性的聆听者，变成了一个带着批判性思维的探索者。我开始回味那些我喜爱的歌曲，试图去找出它们在数据层面的“黄金比例”。

这本书的名字是《Music Data Mining》，当我第一次在书架上看到它时，就被这个名字吸引了。它似乎暗示着一种全新的视角来理解音乐，一种超越了单纯聆听和理论分析的深入探索。我一直对音乐充满热情，但同时我也对数据和模式的潜在力量着迷。将这两者结合起来，对我来说，就像是打开了一扇通往未知宝藏的大门。我对这本书的期待，不仅仅是希望能从中学习到如何“挖掘”音乐数据，更希望能理解这种“挖掘”背后所蕴含的思维方式和技术手段。我猜测，这本书可能会介绍一些统计学、机器学习或者人工智能的算法，用来分析音乐的旋律、节奏、和声、音色，甚至是歌词和音乐的传播模式。我想象着，也许可以通过分析大量的音乐作品，发现不同流派的共性与差异，预测未来的音乐趋势，甚至理解人类的情感是如何与音乐的特定结构联系在一起的。这不仅仅是技术层面的东西，更触及了艺术与科学的交叉点，思考如何用量化的方式来解读那些曾经被认为是纯粹主观的艺术感受。我很好奇，这本书会如何平衡技术细节的严谨性与艺术表达的感性，它是否会提供具体的案例研究，让我们看到这些数据挖掘技术在实际音乐分析中的应用，比如帮助音乐人创作、音乐评论家理解，或者听众发现新的喜好。我希望这本书能够激发我更深层次的思考，让我对音乐的理解从“听”升华到“观”和“解”，用一种更加系统和科学的方式来审视和欣赏我所热爱的音乐。书名本身就充满了探索感和科学性，这让我对接下来的阅读充满了期待，仿佛已经准备好踏上一场充满发现的旅程。

翻开《Music Data Mining》这本书，我仿佛走进了一个充满惊喜的音乐实验室。我一直以为音乐是一种纯粹的艺术，是一种只能用心去感受、用灵魂去体会的奇妙体验，但这本书却用一种极其有力的方式，向我证明了数据和算法在音乐世界中的重要作用。作者并没有将音乐“解构”得面目全非，而是巧妙地利用数据挖掘的技术，来揭示音乐背后隐藏的规律和模式。我惊叹于书中展示的各种分析方法，比如如何通过分析音乐的音高、节奏、和声等特征，来识别不同的音乐风格，甚至是如何预测一首新歌的受欢迎程度。书中关于歌词情感分析的章节，更是让我耳目一新，它解释了为什么有些歌词能够如此深刻地触动人心，这背后竟然隐藏着可以被量化和分析的情感表达模式。这本书让我对音乐的理解，从一个单纯的“听众”，变成了一个“分析师”。我开始更加关注一首歌曲的内在结构，开始思考那些让它能够引起共鸣的“数据密码”。它不仅为我打开了通往音乐数据世界的大门，更重要的是，它让我用一种全新的、更具科学性的视角，来审视和欣赏我所热爱的音乐。

当我看到《Music Data Mining》这本书时，脑海中立刻浮现出无数关于数字、图表和复杂算法的画面，我本以为这是一本只适合技术极客或统计学专家的书籍。然而，事实证明，我的先入之见是多么的狭隘。这本书就像一本奇幻小说，将我带入了一个我从未想象过的音乐世界。作者以一种极其巧妙和富有洞察力的方式，揭示了隐藏在美妙音符背后的数据秘密。它不仅仅是教你如何使用某些软件或算法，更重要的是，它教会你如何用一种全新的视角去“聆听”音乐。我惊讶地发现，那些曾经让我心动的旋律，那些让我情绪起伏的节奏，都可以通过数据来解读，来分析，甚至来预测。书中所涵盖的内容，从基础的音乐特征提取，到复杂的机器学习模型在音乐生成、分类和推荐中的应用，都以一种清晰、流畅的方式呈现出来。我特别喜欢书中关于音乐情感分析的部分，它解释了为什么某些音乐能够引起我们的共鸣，为什么某些旋律会让我们感到悲伤或快乐，这其中的奥秘，竟然可以用数据来衡量。这本书让我对音乐的理解，不再仅仅局限于旋律和歌词的表面，而是能够深入到音乐的结构、模式以及它们对人类心理的影响。它让我开始思考，那些伟大的作曲家们，是否也在不经意间，遵循着某种“数据挖掘”的法则，才创造出如此动人的作品。

《Music Data Mining》这本书，像一把开启音乐宝藏的钥匙，让我得以窥见那些隐藏在动人旋律之下的奥秘。我一直对音乐情有独钟，但总觉得它是一种难以言喻的艺术，一种只能用心灵去体会的奇妙感受。然而，这本书却用一种令人着迷的方式，将数据科学的严谨与音乐的感性完美地结合起来。作者并没有生硬地灌输枯燥的技术理论，而是通过大量生动的案例，向我展示了数据挖掘是如何在音乐的创作、分析和传播过程中发挥巨大作用的。我读到了如何利用算法来分析音乐的结构，识别不同的音乐流派，甚至是如何预测下一首流行歌曲的诞生。书中关于音乐情感分析的内容，尤其令我印象深刻，它解释了为什么某些音乐能够如此准确地触动我们的情绪，这背后的逻辑竟然可以用数据来衡量。这本书让我对音乐的理解，从一个单纯的“聆听者”升华为一个“思考者”。我开始更加关注一首歌曲的内在逻辑，开始尝试去用一种更科学、更系统的视角来解读它。它不仅仅是教会了我一些分析工具，更重要的是，它改变了我对音乐的认知方式，让我能够从更深层次去欣赏和理解这份美妙的艺术。