Скопление песен (проблема Джо Уолша)

Орлы - рок-супергруппа 70-х и 80-х годов, ответственная за такую ​​классику, как Hotel California . У них два отличительных звука: один, где присутствует гитарист Джо Уолш (например, в Life in the Fast Lane ), и другой, где он отсутствует. Последние песни имеют заметно более мрачный / скучный вид.

Мне любопытно понять, в какой степени (неконтролируемый) алгоритм обучения сможет обнаружить разницу между двумя звуками. Можно представить, что будет легко отличить спид-метал от классической музыки, но как насчет звуков одной и той же группы?

Как бы я устроил такой эксперимент? Предположим, что у меня уже есть соответствующие аудио файлы в каком-то стандартном формате.

Обратите внимание, что это также должно относиться к другим рок-группам, таким как AC / DC, в 1980 году сменившим вокалиста, и, возможно, даже к другим жанрам, возможно, даже к более современной музыке.

То, что вы хотите сделать, похоже, известно как извлечение аудиофункций или, в частности, извлечение музыкальной информации , то есть автоматические методы, которые позволяют выявлять характеристики из (наборов) музыкальных файлов. Вам придется извлечь особенности сэмплов обоих классов эквивалентности и посмотреть на различия, которые могут повлиять на выбор песни.

Инструменты исследования доступны, например, здесь и здесь . Финалист Google Science Fair 2011 представил интересный материал, но я нигде не могу найти его инструменты.