I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   3 J u n 201 8 ,   p p .   1 7 2 0 ~ 1 7 3 0   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 3 . p p 1 7 2 0 - 1730     1720       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   M usic E m o tion C la ss ificatio b a sed  o n Ly rics - Au di o  using   Co rpus  b a sed E mo tion       F ik a   H a s t a rit a   Ra ch m a n 1 R iy a na rt o   Sa rno 2 Cha s t ine F a t icha h 3   1, 2 , 3 De p a rtm e n o f   In f o rm a ti c s ,   In stit u T e k n o lo g S e p u l u h   No p e m b e r ,   In d o n e sia   1 De p a rtme n o f   In f o rm a ti c s,  Un iv e rsit y   o f   T ru n o jo y o   M a d u ra ,   I n d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 0 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   11 ,   2 0 1 8     M u sic   h a ly rics   a n d   a u d io .   T h a t‟s  c o m p o n e n ts  c a n   b e   a   f e a tu re   f o m u sic   e m o ti o n   c las sif ica ti o n .   Ly ric   f e a t u re s we re   e x trac t e d   f ro m   tex d a t a   a n d   a u d io   f e a tu re w e re   e x trac ted   f ro m   a u d io   sig n a d a ta.In   t h e   c las si f ica ti o n   o e m o ti o n s,  e m o ti o n   c o rp u is  re q u ired   f o ly rica f e a tu re   e x trac ti o n .   C o rp u Ba se d   E m o ti o n   (CBE)  su c c e e d   to   in c re a se   th e   v a lu e   o f   F - M e a su re   f o r   e m o ti o n   c las sif ica ti o n   o n   tex d o c u m e n ts.   T h e   m u sic   d o c u m e n h a a n   u n stru c t u re d   f o rm a c o m p a re d   w it h   th e   a rti c le  tex d o c u m e n t.   S o   i re q u ires   g o o d   p re p ro c e ss in g   a n d   c o n v e rsio n   p ro c e ss   b e f o re   c las si f ica ti o n   p ro c e ss .   W e   u se d   M IRE X   Da tas e f o th is  re se a rc h .   P sy c h o li n g u isti c   a n d   sty li s ti c   f e a tu re s   w e r e   u se d   a l y rics   f e a tu re s.  P s y c h o li n g u isti c   f e a tu re   wa a   fe a tu re   th a t   re late d   to   t h e   c a teg o ry   o f   e m o ti o n .   I n   t h is  re se a rc h ,   CBE  u se d   t o   su p p o rt  t h e   e x trac ti o n   p ro c e ss   o f   p sy c h o li n g u isti c   f e a tu re .   S ty li stic  fe a tu re re late d   w it h   u sa g e   o f   u n iq u e   w o rd in   th e   l y ri c s,  e . g .   „o o h ‟,   „a h ,   „y e a h ‟,   e t c .   En e rg y ,   tem p o ra a n d   sp e c tru m   f e a tu re we r e   e x tra c t e d   f o a u d io   f e a tu re s. T h e   b e st  tes re su lt   f o m u sic   e m o ti o n   c las sif ic a ti o n   w a s   th e   a p p li c a ti o n   o f   R a n d o m   F o re st  m e th o d f o l y rics   a n d   a u d i o   f e a tu re s.  T h e   v a lu e   o f   F - m e a su re   w a s   5 6 . 8 % .   K ey w o r d :   Au d io   f ea t u r es   C B E   C o r p u s   b ased   e m o tio n   E m o tio n   L y r ic  f ea t u r es   Mu s ic  C las s i f icatio n   Co p y rig h ©   2 0 1 In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fik Ha s tar ita  R ac h m an ,   Dep ar t m en t o f   I n f o r m atic s ,     I n s tit u t T ek n o lo g i Sep u l u h   No p em b er ,   Jl .   T ek n ik   Ki m ia,   Ged u n g   T ek n ik   I n f o r m ati k a Ka m p u s   I T S Su k o lilo   Su r ab a y 6 0 1 1 1 ,   I n d o n esia.   E m ail:  f i k a1 4 @ m h s . if . it s . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   Mu s ic   e m o t io n   r ep r ese n ted   i n   2   m o d els :   ca teg o r ical  a n d   d i m e n s io n al  m o d els.   C ate g o r ical  an d   d i m en s io n al   m o d els   ar ac t u all y   i n ter r elate d .   E ac h   m o d el   h as   ad v a n tag e s   a n d   d is ad v a n tag e s .   C ateg o r ical   m o d el  u s h u m an   lan g u ag f o r   ca teg o r y   lab el,   s o   it 's  ea s y   f o r   u s er   to   u n d er s ta n d   it.   T h d im en s io n a m o d el  i s   an   e m o t io n al  m o d el  t h at  d es cr ib es  e m o tio n s   i n   d i m en s i o n al  v ec to r   s p ac e T h C o r p u s   t h at  u s ed   f o r   t h C at eg o r ical  m o d el  r e f er en ce   i s   W o r d Net  Af f ec o f   E m o tio n   ( W NA )   [ 1 ] W N A   i s   d e v el o p m e n o f   W o r d Ne th at  h av a n   e m o tio n al  l ab el s   b ased   o n     E k m a n   E m o tio n   [ 2 ] T h er ar 6   ca teg o r ies  o f   e m o tio n s s ad n e s s ,   an g er ,   j o y ,   d is g u s t,  f ea r ,   an d   s u r p r is e.   W h ile  Af f ec ti v No r m s   f o r   E n g li s h   W o r d s   ( A NE W )   is   th d ataset  th at   is   o f te n   u s ed   f o r   r esear ch   o n   d i m en s io n al  m o d el  [ 3 ] .   E ac h   ter m   i n   A NE W   co n tai n ed   3   d im e n s io n   v al u e s T h er ar Vale n ce A r o u s al ,   an d   Do m i n a n ce .   Vale n ce   an d   A r o u s al  ar s ee n   f r o m   ea ch   p er s o n al.   Vale n c e   s a m a s   le v el  o f   p leas u r e.   I n   v ec to r   s p ac e,   th r an g o f   v al en ce   v al u f r o m   n e g ati v in to   p o s itif   a n d   ar o u s a l   h as  v alu lo w   u n til  h ig h .   Di f f er en w i th   Vale n ce   a n d   A r o u s al,   Do m in a n ce   is   r elat io n   b et w ee n   p eo p le  an d   th eir   e n v ir o n m e n t.  A lt h o u g h   an y   r esear ch   f o c u s   to   co m b i n atio n   2   m o d el   [ 3 ] ,   b u m o r e   r esear ch   u s i n g   o n l y   o n e m o t io n al  m o d el  ( i.e .   [ 4 ] - [ 7 ] ) .     Mu s ic   h a s   l y r ics   an d   a u d io   f ea tu r es  th at   ca n   b u s ed   f o r   r ef er en ce   in   m u s ic  cla s s i f ic atio n .   T h e   l y r ics  o f   m u s ic  ar m o r d o m in an to   Vale n ce   th a n   A r o u s al .   A n d   a u d io   o f   m u s ic  m o r r e p r esen to   A r o u s a d i m en s io n . T h p r ev io u s   r ese ar ch   th at  d is c u s s es  t h ex tr ac tio n   o f   e m o t io n s   f r o m   a u d io   [ 8 ] - [ 1 0 ]   h av Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Mu s ic  E mo tio n   C la s s ifica tio n   b a s ed   o n   Lyr ics - A u d io   u s in g   C B E   ( F ika   Ha s ta r ita   R a ch ma n )   1721   co n clu s io n   t h at  a u d io   ca n   b f ea t u r in   m u s ic  e m o tio n   cl ass i f icatio n .   Si m ilar l y   w it h   t h p r ev io u s   r esear c h   u s i n g   l y r ic s   ex tr ac tio n   [ 7 ] - [ 1 0 ] ,   it  p r o v es  th at  l y r ic s   ar i m p o r tan to o   f o r   f ea tu r e   in   m u s ic  e m o tio n   class i f icatio n .   T w o   m ai n   f ea t u r es  o f   m u s ic,   au d io   an d   l y r ics ,   w as  u s ed   in   r esear ch   [ 1 1 ] - [ 1 3 ] .   B u in   t h p r o ce s s th e y   d id n t   u s co m b in at io n   o f   d i m e n s io n al  a n d   ca teg o r ica m o d els.   T h p u r p o s o f   t h i s   r esear ch   i s   to   p r o v th lin k a g o f   ca teg o r ical  m o d els  an d   d i m en s io n al  m o d els  f o r   class if ica tio n   o f   e m o tio n s   i n   m u s ic.   W u s th e   co m b i n ed   e m o tio n al   co r p u s   b et w ee n   th e   d i m e n s io n al   m o d e an d   th e   c ate g o r y   m o d el   f o r   ex tr ac tio n   o f   l y r ic   f ea t u r e . T h is   is   o u r   co n tr ib u ted   f o r   th is   r esear c h .   L y r ic s   b ec o m a n   i m p o r ta n t   p ar in   th d etec tio n   o f   e m o tio n s .   On o f   t h l y r ic s   f ea t u r es  is   p s y ch o li n g u is tic  f ea t u r e.   th ese   f ea tu r es  ca n   b p r esen ted   d if f er en tl y   d ep en d i n g   o n   m o d el  o f   e m o tio n   an d   t y p e   o f   co r p u s   u s ed . Vip in   Ku m ar   e x tr ac p s y co li n g u i s tic   f ea t u r es   l y r ic s   f r o m   Se n ti w o r d n et   [ 1 4 ] .   Sen t i w o r d n et  i s   a   co r p u s   th at   h a s   p o s it iv e - n e g ati v s co r e   [ 1 5 ] Usi n g   s en ti w o r d n et,   t h l y r ics   an al y ze d   p o s itiv e - n e g ati v o f   s en ti m e n v al u e   n o e m o tio n al  v al u e D i m e n s io n al   m o d el s   ca n   also   af f ec t   th e   v a lu e   o f   p s y ch o li n g u i s tic   f ea t u r es.  W ith   an   A NE W   e m o tio n   co r p u s ,   th is   f ea t u r ca n   b w o r t h   th v alu o f   th v alan ce   an d   ar o u s al   d i m en s io n s   [ 1 6 ] .   Ou r   r esear ch   u s C B E   f o r   ex tr ac tin g   p s y c o lin g u i s tic  f ea t u r o f   e m o tio n   f r o m   l y r ic.   C o r p u s   B ased   E m o tio n   ( C B E )   ap p lies   th co m b in ed   co n ce p o f   ca teg o r ical  an d   d i m en s io n al   d atasets .   No o n l y   co m b i n i n g ,   b u t   also   e x p an d   c o r p u s   u s i n g   s i m ilar it y   w o r d   a n d   eu c lid ea n   d i s tan ce   co n ce p t s . Gen er al  I n q u ir er   ( GI )   an d   W o r d n et  d atasets   ar u s ed   to   s u p p o r t th s u cc es s   o f   th is   r esear c h   to o .   A u d io   s i g n al  ca n   b f r o m   s p e ec h   o r   n o t.  T h s p ee ch   f ea tu r is   tak e n   f r o m   t h h u m a n   v o i ce   w it h o u t   th i n s tr u m en t.  Sp ee ch   f ea t u r   ca n   al s o   b class if ied   i n to   e m o tio n   [ 1 7 ] B u t,  f o r   t h is   m u s ic  d o cu m e n t,  t h e   au d io   f ea t u r es  to   b u s ed   ar n o n - s p ee ch - s h ap ed   s ig n als  o r   w a v   s i g n als.   Au d io   ca n   b ex t r ac ted   in to   Stan d ar d   Au d io   an d   Me lo d ic  A u d io   f ea tu r es .   U s i n g   th ap p licatio n   o f   to o lb o x ,   ex tr ac ted   au d io   f ea tu r es  ca n   r ea ch   m o r e   th an   h u n d r ed .   T h ap p licatio n   o f   t h r elief al g o r ith m a n d   P C A   ( P r in cip le  C o m p o n e n An al y s i s )   is   u s ed   f o r   r ed u ctin g   d i m e n s io n   an d   s elec tio n   o f   au d io   f ea t u r es,  s o   it  is   k n o w n   w h ic h   f ea tu r es  ar m o r im p o r tan to   u s e   [ 4 ] .   Van   L o Ng u y e n   [ 1 8 ]   d iv id ed   au d io   f ea tu r es  i n to   t w o   s u b s ets  o f   d i m e n s io n A r o u s al  an d   Vale n ce .   T h s u b s et s   is   u s ed   f o r   e m o tio n al  class i f ic atio n   w it h   th d i m e n s io n al  m o d el  an d   co n v er it  i n t o   ca teg o r ical  u s in g   T h ay er ‟s   m o d el 9   k i n d s   o f   s p ec tr al  s h ap au d io   ex tr ac tio n   r esu l ts   ca n   also   b u s ed   as   f ea tu r o f   m u s ic   e m o tio n   cla s s i f icat io n   [ 1 9 ] .   R o u g h n es s   f ea tu r i n   a u d io   s p ec tr u m   is   ca n   b m ea n a s   s p ec tr al  f l u x .   A n d   co n tin u ed   i m p le m e n tatio n   o f   e m o tio n al  c lasi f icat io n   ca n   le ad   to   ap p licatio n   in   t h m u s i r ec o m m e n d atio n   s y s te m   [ 2 0 ] Ou r   r esear ch   w ill  b test ed   u s i n g   s ta n d ar d   au d io   f ea tu r e s   o b tain ed   f r o m   th T o o lb o x MI R   T o o lb o x   an d   P s y s o u n d .   I n   ca teg o r ical  m u s ic  o f   e m o ti o n ,   th er h a v b ee n   p r ev io u s   r esear ch   u s in g   au d io   an d   l y r i f ea tu r e s   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] B u t th t w o   o f   r ese ar ch   d id   n o u s t h e m o tio n al   co r p u s   i n   it s   f ea t u r e x tr ac tio n   p r o ce s s .   O n u s e s   th J l y r ic s   f r a m e w o r k   to   o b tain   s ta tis t ical  f ea tu r e s   [ 1 2 ] .   An d   o th er s   s ee   th e   w o r d   s p ar cit y   th at  ap p ea r s   i n   t h e   l y r ics   [ 1 3 ] .   T h d if f er e n ce   o f   t h is   r esear c h   w i th   p r ev io u s   r esear c h   i s   o n   t h l y r ics   an d   a u d io   f ea t u r es.  L y r ic s   f ea t u r es  t h at  ex tr ac ted   is   c o m b in at io n   o f   p s y co li n g u i s tic  a n d   s t y lis tic  f ea tu r es.  W h ile  t h au d io   f ea t u r u s ed   w a s   ta k e n   f r o m   MI R   T o o lb o x   an d   P s y s o u n d .   P r ev io u s   r esear ch   u s i n g   a u d io   an d   l y r ics  f ea tu r e s   w i th   ca teg o r ical  m o d el  ap p r o ac h .   T h is   r esear ch   w ill  b co m b i n ed   ly r ic s   an d   a u d io   f ea t u r es  w it h   t h ap p r o ac h   o f   th t w o   m o d els o f   e m o tio n ,   ca teg o r ical  an d   Di m en s io n al.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   E m o tio n   d etec tio n   p r o ce s s   to   b p er f o r m ed   in   t h i s   r esear ch   in cl u d m u lti m o d al  f ea t u r es.   T h m u s ic  f ea t u r es  e x tr ac ted   f r o m   l y r ic s   a n d   au d io   co m p o n en t s .   F o r m al  s en te n ce   s tr u c tu r is   n o o w n ed   b y   l y r ics L y r ic s   h as   s m al o f   w o r d s   w it h   li m ited   v o ca b u lar y . I n   t h l y r ic s   t h er is   p h r a s o r   i d eo m   th at   m ak e s   it   d if f ic u lt   to   k n o w   th e   tr u e   m e an in g .   I t   is   c h alle n g e   to   b e   ab le  to   ex p r es s   t h e m o tio n   o f   m u s ic  b ased   o n   l y r ics.  T h er ar s ev er al   f ea tu r es  th at   ca n   b e x tr ac ted p s y c h o lin g u is tic  a n d   s t y li s ti f ea t u r es   o f   te x t .   P s y c h o li n g u i s tic  f ea t u r es  ar p s y ch o lo g ical  o f   la n g u a g f ea tu r es  i n   t h l y r ic s .   T h is   f ea tu r ca n   b f o u n d   w it h   th h elp   o f   e m o tio n al   co r p u s :   GI   an d   C B E .   St y li s tic  f ea t u r es  o f   l y r ic s   ar i n ter j ec tio n   w o r d s   ( e. g . ,   " o o h , " ah ")   an d   s p ec ial  p u n ct u atio n s   ( e. g . ,   " ! , "   "? " ) .   A u d io   f e atu r es  e x tr ac ted   u s i n g   to o lb o x   P s y s o u n d   3   an d   MI R T o o lb o x .   Fig u r 1   is   p r o p o s ed   m o d el  in   t h i s   r esea r ch .   T h Featu r e s   i n clu d f ea tu r o f   e n er g y   a n d   f ea t u r es  o f   s p ec tr u m .   W e   u s e d   2   m ai n   f ea tu r e,   b ec au s en e r g y   a n d   s p ec tr u m   o f   a u d io   al w a y s   s u cc e s s f u f o r   d etec tio n   e m o tio n   [ 1 6 ] ,   [ 1 3 ] .   D y n a m ic   lo u d n ess   r ep r esen f r o m   e n er g y   f ea t u r e.   R o u g h n es s   an d   i n h ar m o n icit y   r ep r esen t sp ec tr u m   f ea t u r e.   T h r esu lt o f   f ea t u r ex tr ac tio n   a r u s ed   in   m u s ic  e m o t io n   clas s if ica tio n .       T h d ataset  u s ed   f o r   th e   ex tr a ctio n   o f   p s y c h o li n g u is tic  f ea t u r es  i n   t h l y r ics  ar ANE W ,   W NA   a n d   GI . A NE W   d ataset  is   o f ten   u s e d   as  r ef er en ce   in   e m o tio n al  d etec tio n   f o r   d i m en s io n a l   m o d els.   W h ile  W N A   is   r ef er en ce   d ataset  u s ed   in   e m o tio n al  d etec tio n   f o r   ca teg o r ical  m o d el.   I n   A NE W   th er is   b ig   o f   w o r d   w it h   e m o tio n   lab el.   Si x   b asic e m o ti o n s   o f   E k m an   ar u s ed   as i ts   e m o tio n al  lab el s .   Data   d is tr ib u t io n   af ter   t h m er g e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   1 7 2 0     1730   1722   p r o ce s s   b et w ee n   A NE W   an d   W NA   is   f r o m   1 0 3 0   ter m s   i n   A NE W   an d   1 1 9 7   o f   W NA .   T h er ar 1 0 5   ter m s   th at  h a v Vala n ce - A r o u s a l - Do m i n an ce   v al u an d   e m o tio n al  lab el  ( Fig u r 2 ) .   C o r p u s   B ase d   E m o tio n al  ( C B E )   r ep r esen ts   2   m o d el,   ca teg o r ica l a n d   d i m en s io n a m o d els.           Fig u r e   1 .   P r o p o s ed   m o d el           Fig u r e   2 .   Data   d is tr ib u tio n   i n   A NE W   an d   W N A   d ataset s         I n   th i s   r esear ch ,   d ata  r es u lt  o r   p r ed ictio n   u s ed   ca teg o r ical  m o d el  o n l y .   B u to   o b tain   p s y c h o lin g u i s tic   f ea t u r es  s till   r e f e r s   to   th C B E   w h ich   r ep r esen t s   ca teg o r ic al  an d   d im e n s io n al  m o d el s .   C B E   is   co m b i n ed   co r p u s   b et w ee n   ANE W   an d   W NA   w h ic h   h as  p r o ce d u r es  o f   au to m atic  i n co m p le te  d ata     an d   C B E   e x p an d   [ 2 1 ] .   A u to m ated   d ata  p r o ce d u r es  f o r   i n co m p le te  d ata  ar e   u s ed   f o r   d ata  t h at   h a s   n o   lab el  o r   d i m e n s io n   v alu e s T h co n ce p o f   Me r g i n g   W NA  an d   A NE W ,   ca u s i n g   i n c o m p lete   d ata.   I n   [ 2 1 ] ,   I SEAR  Data s et  u s ed   f o r   ex p an d   C B E Fig u r 3   s h o w   t h e   C B E   s c h e m [ 2 1 ] .           Fig u r e   3 .   C B E   s ch e m e   [ 2 1 ]   W N A   A N E W     M e r g i n g   o f   d a t a   A u t o   t a g g i n g   d a t a   i n c o mp l e t e     Ex p a n d   CBE   1 092   1 05   925   WN A     ( 6 l ab e l   e mo si )   A N E W   ( n i l a i  d i me n si   V A D )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Mu s ic  E mo tio n   C la s s ifica tio n   b a s ed   o n   Lyr ics - A u d io   u s in g   C B E   ( F ika   Ha s ta r ita   R a ch ma n )   1723   I ca n   b s ee n   i n   Fi g u r 2 ,   th e r ar 2 0 1 7   d ata  is   in co m p lete .   E v en   f o r   n e w   d ata,   it  is   ce r ta in   t h at  th e   ter m   h as   n o   lab el   o r   d i m e n s io n   v al u e.   A l g o r ith m   f o r   Au to t ag g i n g   o f   i n co m p lete   d ata  w a s   cr ea ted   to   h an d le   th is   ca s e.   T h is   p r o ce d u r is   m ad w it h   t h co n ce p o f   s y n o n y m   o f   w o r d   ( s y n s et) ,   r elate d n ess   m ea s u r a n d   E u clid ea n   Dis ta n ce .   T h m e th o d   o f   r elate d n ess   m ea s u r u s e d   A d ap ted   L E S [ 2 2 ] .   W h av tes th e   P ea r s o n   C o r r elatio n   v al u o f   A d ap ted   L E SK  a n d   E u clid ea n   Dis t an ce ,   th v al u is   - 0 . 9 2 .   I m ea n s   t h er is   a   r elatio n s h ip   b et w ee n   A d ap ted   L E SK   an d   E u clid ea n   D is ta n c e.   T h T - test   v al u b et w ee n   A d ap ted   L E SK   w it h   E u clid ea n   Di s ta n ce   in   ter m s   lab eled   ' j o y '   is   6 , 6 0 4 3 ,   h en ce   th e r ca n   b co r r elatio n   b et w ee n   th at  v ar iab le.   C B E   ex p an d   al g o r ith m   i s   also   ad d ed   to   ex p an d   th e   co r p u s .   T h d ata  test i n g   is   d ata  t h at  n o co n tai n ed   in   th e   p r ev io u s   C B E .   T h u s ,   C B E   is   co r p u s   o f   e m o tio n al  ter m   t h at  h as  V A d i m e n s io n   v al u an d   an   e m o t io n   lab el.           Fig u r e   4.   Fil ter in g   ter m   u s i n g   s y n s et  i n   W o r d N et       B ef o r th a u ta g g i n g   o f   i n c o m p lete   d ata  p r o ce d u r is   e x ec u ted ,   i is   n ec e s s ar y   to   ch ec k   th e   s y n o n y m s   o f   ter m   i n   W o r d Net  ( Fig u r e   4 ) .   I f   s y n o n y m   o f   t er m   is   f o u n d   in   t h p r ev io u s   C B E ,   au to m atica ll y   th ter m   h a s   s a m lab el  v al u e.   A u to m atic   tag g i n g   p r o ce d u r h a n d li n g   f o r   ca s es   th a d o   n o h a v lab el s   b u t   h av V AD  v al u es a n d   v a n t i n s tead .   I n   p r ev io u s   C B E   [ 2 0 ] ,   P OS  T ag g i n g   an d   w o r d   f ilter i n g   in   t h E m o tio n   ca teg o r y   o n   GI   h a s   n o b ee n   u s ed .   I ca u s t h a u to m at ic  ta g g i n g   al g o r ith m   h a s   n o p r o d u ce d   th o p ti m al  o u tp u t.  T h d eter m i n a tio n   o f   th e   e m o tio n al  cl u s ter   ce n ter   b e f o r th Au to m atic  T ag g i n g   al g o r ith m   is   s till   b a s ed   o n   th r esear c h er ' s   ass u m p tio n s ,   s o   t h er ar s till   n o m a x i m al  r es u lt s .   I n   t h is   r esear ch ,   w i m p r o v e m e n C B E   w it h   u s ed   P OS   T ag g in g ,   GI   f il ter in g   an d   cl u s t er   ce n ter   d eter m in at io n .   A s   well  as th co n ce p t o f   K - Nea r es t n ei g h b o r s   ( KNN) ,   th is   r e s ea r ch   u s e s   t h clo s n o d es  to   th m o d el.   T h d if f er en ce   is   K -   n ea r est  is   u s ed   f o r   class i f icatio n   [ 2 3 ] w h ile  th i s   r esear c h   is   u s ed   t o   lo o k   f o r   t h s co r o f   Vala n ce - A r o u s al - Do m i n an ce   ( V A D) .   C lu s ter   ce n ter   d eter m in at io n   is   b a s ed   o n   V A a v er ag v al u i n   ev er y   e m o tio n   lab el.   W it h   th a i m p r o v e m en t,  C B E   is   ex p ec ted   to   d o   b etter   an d   p r o d u ce   m o r ac cu r ate  o u tp u t r es u l t.   Step   o f   au to ta g g i n g   p r o ce d u r es o f   in co m p lete  d ata  ar e:   1)   Def i n t h e   ce n ter   o f   cl u s ter   f o r   ea ch   lab el  o f   e m o tio n   ' J o y ' ,   'Sad ' ,   'An g er ' ,   ' D is g u s t ' ,   ' Fear ' ,   ' S u r p r is e ' .   T h e   ce n ter   o f   t h cl u s ter   is   ta k e n   f r o m   th clo s est  ter m   to   t h a v er ag ter m   d ata  o f   ea ch   clu s te r .   T h ce n ter   o f   clu s ter   ce r tai n l y   h as V AD   v al u an d   e m o tio n   lab el .   N o t   a v a i l a b l e   T e r m x   i n c o m p l e t e   ( d o e sn t   h a v e   l a b e l   o r   d i me n s i o n   v a l u e )   S e a r c h   sy n o n y m o f   t e r m x   i n   w o r d n e t   C h e c k   e mo t i o n a l   l a b e l   o r   d i me n s i o n a l   v a l u e   o f   sy n o n y m x   i n   W N A - A N E W   A u t o mat i c   t a g g i n g   p r o c e d u r e   U se d   a t r i b u t   o f   sy n o n y m x   f o r   t e r x   a v a i l a b l e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   1 7 2 0     1730   1724     Fig u r e   5 .   I llu s tr atio n   p o s it io n   o f   ter m s   ac co r d in g   to   V A v a lu e       2)   Fo r   ter m   a   t h at  h a s   n o   e m o tio n   lab el:   a.   I f   ter m   a‟   d o es  n o h a v V AD,   ch ec k   t h A d ap ted   L E S v alu e   b et w ee n   ter m   x   w i th   ea ch   ce n ter   o f   clu s ter .   A d ap ted   L E SK  v alu is   th v alu o f   th p r o x i m it y   b et w ee n   th t w o   ter m s .   T h h ig h e s v alu e   d escr ib th clo s e s ter m .   T h e m o tio n   lab el  b et w ee n   t w o   te r m s   i s   co n s id e r ed   s a m e.   T h l ab el  o f   ter m   a   eq u als  w it h   th e m o tio n   lab e l o n   its   ter m   cl u s ter .   b.   I f   ter m   a   h as   V A D   v a lu e,   eu clid ea n   d is ta n ce   v al u b ec o m e s   r e f er en ce   to   f i n d   t h n ea r est  ter m .   eu clid ea n   d is ta n ce   v al u b ec o m es  r ef er e n ce   to   f in d   th n ea r est  ter m .   Seen   i n   Fi g u r e   5 ,   ' E u cDis  a - s ad is   th E u clid ea n   d is ta n ce   b et w ee n   ter m   w it h   t h ce n ter   o f   t h s ad   cl u s ter .   An d   ' E u cDi s   a - j o y '   i s   t h E u clid ea n   d is ta n ce   b et w ee n   te r m   w it h   th ce n ter   o f   th j o y   cl u s ter .   F o r m u la  ( 1 )   is   f o r m u la  to   f in d   th v al u o f   eu clid ea n   d is t an c b et w ee n   ter m   a‟   a n d   ter m   ce n ter   o f   clu s ter   ( ter m   p c‟ ) .   T h s m a lles t   eu cled ian   v alu r ep r esen t s   th p r o x im i t y   b et w ee n   ter m   a n d   th ter m   clu s ter .   So   th ter m   ce n ter   o f   clu s ter   lab eled   is   co n s id er ed   eq u al  to   ter m   a.               ( 1 )     W u s ed   Mu s ic   I n f o r m at io n   R etr iev al  E v al u atio n   eXc h an g e   ( MI R E X )   d ataset   f o r   Mu s ic   d o cu m e n t.   MI R E X   [ 2 4 ]   is   m u s ic  d atas et  f o r   Mo o d   C lass i f icatio n   T ask   i n   I n ter n atio n al  So ciet y   f o r   Mu s ic   I n f o r m atio n   R etr iev al  ( I SMI R )   co n f er e n ce s .   T h is   m o d el  class i f ie s   e m o ti o n s   in to   f i v d is ti n ct  g r o u p s   o r   c lu s ter s   ( T ab le  1 ) ,   ea ch   cl u s ter   co m p r is i n g   f i v to   s ev e n   r elate d   e m o t io n s   ( a d j ec tiv es).   T h er ar 9 0 3   d ata  in   3 0 - s ec o n d s   o f   au d io .   I ts   d iv id ed   in to   5   m o o d   clu s ter s .   E ac h   cl u s ter   h as  b alan ce s   n u m b er   o f   d ata  ( 1 7 0 ,   1 6 4 ,   2 1 5 ,   1 9 1 ,   1 6 3   ex ce r p ts ) .   Of   9 0 3   au d io   d ata,   7 6 4   h as  au d io   a n d   l y r ics.  B u b ec au s t h er i s   p r o ce s s   o f   c o n v er ti n g   d ata  i n to   T h ay er   m o d el,   t h en   t h test   d a ta  u s ed   is   4 5 6   d ata.       T ab le  1 .   Fiv clu s ter   i n   MI R E Data s et   C l u st e r s   M o o d   a d j e c t i v e s   C l u st e r   1   P a ssi o n a t e ,   r o u s i n g ,   c o n f i d e n t ,   b o i st e r o u s,  r o w d y   C l u st e r   2   R o l l i c k i n g ,   c h e e r f u l ,   f u n ,   sw e e t ,   a mi a b l e / g o o d   n a t u r e d   C l u st e r   3   L i t e r a t e ,   p o i g n a n t ,   w i st f u l ,   b i t t e r sw e e t ,   a u n t u mn a l ,   b r o o d i n g   C l u st e r   4   H u mo r o u s,  s i l l y ,   c a m p y ,   q u i r k y ,   w h i msic a l ,   w i t t y ,   w r y   C l u st e r   5   A g g r e ssi v e ,   f i e r y ,   t e n se / a n x x i o u s ,   i n t e n se ,   v o l a t i l e ,   v i sce r a l       E m o tio n al  lab el  o f   MI R E X   d er iv ed   f r o m   R u s s el  Mo d el,   s o   it   u s es  5   e m o tio n   cl u s ter   la b els C B E   h av e   e m o t io n al  lab el  d er iv e d   f r o m   s i x   E k m a n   b asic  e m o t i o n .   I n   o r d er   to   co o p er ate  to   s u p p o r th is   r esear ch it  tak e s   co n v er s io n   p r o ce s s   to   g et  t h u n i f o r m   d ata  f o r   e m o t i o n al  lab el .   T h is   r e s ea r ch   u s e s   T h ay er s   m o d el  f o r   th u n i f o r m i t y   o f   lab el  d ata b ec au s it   h as  4   clas s   e m o tio n s   w it h   clea r   li m it s   o n   d i m e n s io n   s p ac es   [ 2 5 ] .   Fro m   th d ata  co n v er s io n   p r o ce s s   g e n er ated   4   class   e m o tio n s ,   n a m el y : c las s   1 .   class 2 ,   class   3 ,   an d   class   4 .   Fig u r e   6   i s   t h m ap p in g   o f   MI R E lab el  to   T h a y er   m o d el.   Of   th e   i m ag e   is   clea r l y   v is ib le  t h at   C l u s ter   5   o n   th MI R E w il b co n v er ted   to   C lass   2   o n   T h ay er ,   C l u s ter   2   w ill  b co n v er ted   to   C lass   1   o n   T h a y er ,   a n d   C l u s ter   3   w il b co n v er ted   to   C las s   3   T h a y er . I n   d i m e n s io n   s p ac es,  C l u s ter   1   a n d   C l u s ter   4   o f   MI R E X   ar l o ca ted   in   t h e   s lice   ar ea   b et w ee n   2   e m o tio n al  cla s s e s   o f   T h a y er .   C l u s ter   1   MI R E is   lo ca ted   in   th ar ea   o f   C las s   1   an d   C las s   2 .   W h er ea s   C l u s ter   4   MI R E is   lo ca ted   in   th ar ea   o f   C la s s   1   an d   C las s   4 . I n   t h i s   r esear ch   th er i s   n o   h a n d li n g   o f   it,  s o   o n l y   m u s ic  d ata  o n   MI R E w it h     C lu s ter   2 C l u s ter   3 ,   a n d   C l u s ter   5   t h at  u s ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Mu s ic  E mo tio n   C la s s ifica tio n   b a s ed   o n   Lyr ics - A u d io   u s in g   C B E   ( F ika   Ha s ta r ita   R a ch ma n )   1725       Fig u r e   6 .   C o n v er s io n   m ap p in g   lab el  o f   e m o tio n   MI R E to   T h a y er   m o d el         T h co n v er s io n   m ap p in g   o f   th e m o tio n al  lab el  f r o m   C B E   lab els  to   T h a y e r   lab el s   i s   s h o w n   i n     Fig u r e   7 .   I n   th Fig u r e ,   it a p p ea r s   th at  t h ' Hap p y '   a n d   ' Su r p r is e '   lab els ar co n v er ted   to   th e   ' C las s   1 i n   T h a y er   class .   ' Di s g u s t ' ,   Fear ,   a n d   A n g er   lab els   co n v er ted   o n   C l ass   2 '   T h a y er .   An d   Sad n es s   lab el  ar co n v er ted   ti „ C las s   3   in   T h a y er .           Fig u r e   7 .   C o n v er s io n   m ap p in g   lab el  em o tio n   o f   C B E   to   T h ay er   m o d el     T ha y e r  M o de l   La be l  e m o t i o o f  CB E   L a b e l   e mo t i o n   o f   M I R EX   T h a y e r   M o d e l   Emo t i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   1 7 2 0     1730   1726     Fig u r 9   is   th d ata  f lo w   p r o ce s s   f r o m   t h co n v er e m o t io n al  lab el  p r o ce s s ,   p r ep r o ce s s in g   u n til  l y r ic s   f ea t u r ex tr ac tio n .   B ef o r th e   ly r ic s   f ea t u r ex tr ac tio n   p r o ce s s ,   th er is   p r ep r o ce s s in g   d ata.   I n   th ly r ic s   th er ar m a n y   in f o r m al  w o r d s ,   s u c h   as  n   w h ich   m ea n s   ' an d ' ,   ' l w h ic h   m ea n s   'w i ll ' ,   ' e m   w h ic h   m ea n s   ' t h e m ',   an d   o th er s .   I is   n ec ess ar y   f o r   r ep air   d ata  to   im p r o v th wo r d   in to   a   f o r m al  w o r d   s tr u ct u r f o r m . B ef o r th e   r ep air   d ata  p r o ce s s ,   th er is   a   ch ec k in g   p o s it io n   o f   w o r d s   u s i n g   P OS  T ag g i n g   Sta n d f o r d .   T h is   is   i m p o r tan t   b ec au s th er ar p ar ts   o f   s e n t en ce s   t h at  w il n o b p r o ce s s ed   ( p r e p o s itio n ,   ar ticle,   p o s s esiv p r o n o u n ,   etc. ) .   P ar ts   o f   w o r d s   th at  ar n o t i n cl u d ed   in   th r ep air   p r o ce s s   w i ll   b f ilter ed   f r o m   th d ata.   I n   ac co r d an ce   w it h   [ 2 6 ] ,   an   au d io   f ea t u r th at  a f f ec ts   t h m u s ic  e m o tio n   r ec o g n it io n   a s   s h o w n   i n   T ab le  2 .   I n   th is   s t u d y ,   a u d io   f ea tu r es  w er ex tr ac ted   u s i n g   t h P s y s o u n d 3   an d   MI R   T o o lb o x .   Featu r es  i n cl u d f ea t u r e   o f   en er g y   ( d y n a m ic  lo u d n es s ) ,   f ea t u r o f   te m p o r al  ( te m p o )   an d   f ea tu r e s   o f   s p ec tr u m   ( r o u g h n es s   an d   in h ar m o n icit y ) .           Fig u r 8 .   Flo w p r o ce s s   f o r   ex tr ac tio n   f ea t u r r o u g h n es s       T h p r o ce s s   o f   f ea t u r ex tr ac t io n   is   s h o w n   i n   Fi g u r e   9 .   T h at  p r o ce s s   u s ed   m ir to o lb o x   f u n ctio n .   Fo r   r o u g h n e s s   f ea t u r e,   t h f u n ctio n s   m ir a u d io   ( )   an d   m ir r o u g h n es s   ( )   ar u s ed .   T h ex tr ac ti o n   f lo w   f ea tu r f o r   o th er   f ea t u r es u s es a   s a m p at h   lik Fig u r e   9   w ith   t h u s o f   d if f er e n t f u n ctio n s   o n   m ir to o lb o x   o r   p s y s o u n d   3.           Fig u r e   9 .   P r o c es s   o f   ly r ic s         I n   th cla s s i f ic atio n   p r o ce s s ,   l y r ics  a n d   au d io   f ea t u r es  ar te s ted   u s i n g   t h r ee   class i f icat io n   m et h o d s th S u p p o r t V ec to r   Ma ch in ( SVM )   m et h o d ,   th R a n d o m   F o r est  m eth o d   an d   t h Naiv B a y e s   m et h o d .                 Ly r i c s   C o nv e r t  e m o t i o na l   l ab e l   i nt o  T ha y e r  M o de l   P r e pr o c e ss i ng  D at a   R e pa i r  d at a:   n’ ; ‘l l  ;  n’t  ;  t  ;  e m  ;  r e  ;  v e  ;  ; ‘s ;  c au se  ;    F i l t e r i ng  wo r us i ng  P O S   T ag g i ng  St an df o r d   E xt r ac t i ng  f e at ur e  o f  l y r i c s:  ps y c ho l i ng ui st i c  a nd   st y l i s t i c   f e at ur e s   f i t ur   M us i c .w av           M IR  T o o l bo x   F un c t i o n:   m i r au di o ( )   F un c t i o n:   M i r r o ug hn e ss ( )   si g na l   R o ug hn e ss   r e su l t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Mu s ic  E mo tio n   C la s s ifica tio n   b a s ed   o n   Lyr ics - A u d io   u s in g   C B E   ( F ika   Ha s ta r ita   R a ch ma n )   1727   T ab le  2 .   A u d io   Featu r f o r   Mu s ic  E m o tio n   R ec o g n itio n   [ 2 6 ]   F e a t u r e   se t   Ex t r a c t o r   F e a t u r e s   En e r g y   P sy s o u n d   D y n a mi c   l o a d n e ss   S D T   A u d i o   p o w e r ,   t o t a l   l o u d n e ss,  a n d   s p e c i f i c   l o u d n e ss se n sa t i o n   c o e f f i c i e n t s   R h y t h m   M a r sy a s   B e a t   h i s t o g r a m   M A   t o o l b o x ,   R P   e x t r a c t o r   R h y t h p a t t e r n ,   r h y t h m   h i st o g r a m,   a n d   t e m p o   M I R   t o o l b o x   R h y t h st r e n g t h ,   r h y t h m re g u l a r i t y ,   r h y t h m c l a r i t y ,   a v e r a g e   o n se t   f r e q u e n c y ,   a n d   a v e r a g e   t e mp o   T e mp o r a l   S D T   Z e r o - c r o ssi n g s,  t e mp o r a l   c e n t r o i d ,   a n d   l o g   a t t a c k   t i me   S p e c t r u m           M a r sy a s,  S D T   S p e c t r a l   c e n t r o i d ,   s p e c t r a l   r o l l o f f ,   sp e c t r a l   f l u x ,   s p e c t r a l   f l a t n e ss  me a su r e s,  a n d   sp e c t r a l   c r e st   f a c t o r s   M A   t o o l b o x ,   M a r sy a s,  S D T   M e l - f r e q u e n c y   c e p st r a l   c o e f f i c i e n t s   M A TL A B   S p e c t r a l   c o n t r a s t ,   D a u b e c h i e s w a v e l e t s c o e f f i c i e n t   h i st o g r a m,   t r i st i m u l u s,  e v e n - h a r m ,   a n d   o d d - h a r m .       M I R   t o o l b o x   R o u g h n e ss,  i r r e g u l a r i t y ,   a n d   i n h a r mo n i c i t y   H a r mo n y   M I R   t o o l b o x   S a l i e n t   p i t c h ,   c h r o mag r a m c e n t r o i d ,   k e y   c l a r i t y ,   mu si c a l   mo d e ,   a n d   h a r mo n i c   c h a n g e   M a r sy a s   P i t c h   h i s t o g r a m   P sy S o u n d   S a w t o o t h   w a v e f o r m i n sp i r e d   p i t c h   e st i ma t e       2.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   T h d ataset  u s ed   as  te s d ata  i s   th e   MI R E X - li k m o o d   d ataset  [ 2 4 ] .   I n   MI R E X,   7 6 4   d ata  h as  l y r ic s   an d   au d io .   B u b ec au s o f   co n v er s io n   lab el  e m o tio n   p r o ce s s   to   T h a y er   m o d el,   w u s ed   4 5 6   d ata.   T h ats  d ata  h as  ' cl u s ter   2 ' ,   ' cl u s ter   3 ' ,   an d   ' cl u s ter   5 '   e m o tio n   lab el s .   T h d ata   w ill  b u s ed   in   th m u s ic  e m o tio n   class i f icatio n .   T h er ar e   2   t esti n g   m o d els C B E   ac cu r ac y   te s ti n g   f o r   e m o tio n al  clas s if ica tio n   b ased   o n   p s y ch o li n g u is tic  f ea t u r es,  an d   e m o tio n   cla s s i f icatio n   t esti n g   o f   m u s ic  w i th   v ar io u s   f ea t u r es .   T h f ir s test   w as   co n d u cted   w it h   th ai m   o f   a n a l y zi n g   t h b est  C B E   ca s to   b u s ed   f o r   p s y c h o li n g u i s tic  f ea t u r ex tr ac tio n .   T h s ec o n d   test   is   d o n w i th   t h ai m   o f   f i n d in g   th b es f ea t u r t h at  w ill  b u s ed   f o r   th c la s s i f icatio n   o f   e m o tio n   m u s ic.   I n   t h f ir s te s t,  t h er ar 3   c ases   o f   C B E ,   n a m el y :   C B E 1 ,   C B E 2 ,   an d   C B E 3 .   C B E 1   is   m er g in g   A NE W   an d   W N A   d ataset  w i t h   n o   ex p a n s io n   p r o ce s s   o r   au to m a tic  tag g i n g   p r o ce d u r e.   C B E 2   is   C B E 1   w h ich   h as  u n d er g o n a u to m atic   tag g in g   p r o ce s s   u s in g   W o r d n et  s y n o n y m   co n ce p t.  A n d   C B E 3   is   th d ev elo p m e n o f   C B E 2   w h ich   h as  u n d er g o n a u to m at ic  tag g i n g   p r o ce s s   u s i n g   E u clid ea n   Dis tan ce   co n ce p t.   Fo r   th ese  test s ,   th e   th r ee   C B E s   ar u s ed   in ter ch a n g ea b l y   f o r   th ex tr ac tio n   o f   p s y ch o li n g u i s tic  f ea tu r e s   in   th l y r ics.  T h r esu lt  o f   its   f ea t u r ex tr ac tio n   is   u s ed   f o r   th class i f icatio n   o f   e m o tio n   m u s ic.     Fig u r 1 0   s h o w s   th d ep lo y m en o f   C B E 1   d ata  in   d i m e n s io n   s p ac e ,   w h er C 1   is   Vale n ce ,   C 2   is   A r o u s al  an d   C 3   is   Do m i n an c e Fro m   Fi g u r 1 0 ,   it  ap p ea r s   th at   t h d ata  is   s ca tter ed   w el o n   th d i m e n s io n a l   s p ac e.   I m a k i n g   ea s ier   f o r   t h co n v er s io n   p r o ce s s   i n to   t h t h a y er   m o d el.   T h o b s tacle   is   t h d i f f er en ce   ex is te n ce   o f   d i m en s io n al.   C B E   h av e   3   d i m e n s io n   w h ile  T h a y er   m o d el  o n l y   h a v 2   d i m e n s io n .   Fo r   th e   ti m be in g ,   we   ad j u s ted   th d ata  w i th   T h a y er   m o d el  u s i n g   2   d i m e n s io n   ( Vale n ce - A r o u s al) .     C B E 2   is   f o r m ed   w i th   t h h el p   o f   S y n s et   o f   W o r d n et.   Fi g u r 1 1   s h o w s   t h ce n tr al  p o s iti o n   o f   th e   clu s ter   in   d i m e n s io n   s p ac e.   T h ce n ter   o f   c lu s ter   is   th e   in it ial  s tep   r esu lt  o f   au to ta g g i n g   p r o ce d u r o f   in co m p lete  d ata.   T h is   ce n ter   o f   clu s ter   w ill b th ce n ter   ter m   to   f o r m at io n   o f   C B E 3           Fig u r e   1 0 .   Sp r ea d   o f   C B E 1   d a ta   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N :   2088 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   3 J u n 2 0 1 8   :   1 7 2 0     1730   1728     Fig u r e   11 C lu s ter   ce n ter   p o s itio n   in   d i m en s io n   s p ac e       T h f o r m u la  o f   ac cu r ac y   test i n g   d ata  ter lih a p ad f o r m u la   ( 1 ) .   T h f o r m u la  is   r atio   b et w e en   th s u m   o f   th e   tr u e   p r ed icted   w it h   to tal   d o cu m e n t.  An d   Ta b le  3   s h o ws  t h ac cu r ac y   v al u es  o b tain ed   f o r   d if f er en C B E   u s e s   i n   t h e x tr ac tio n   p r o ce s s   o f   p s y co li n g u i s tic  f ea t u r es.   I is   s ee n   th a t h u s o f   C B E 3   h as  a   b etter   p er ce n tag e   ac c u r ac y   v al u o f   0 . 3 7 .   So   th p s y co li n g u i s tic   f ea t u r u s ed   f o r   th cla s s i f i ca tio n   p r o ce s s   i s   a   p s y co lin g u is t ic  f ea t u r u s i n g   C B E 3 .                                                                                                           ( 2 )       T ab le  3 T h A cc u r ac y   V alu e s   f o r   d if f er e n C a s o f   C B E   C a se   T r u e   p r e d i c t i o n   A c c u r a c y   C B E 1   1 1 8   0 , 2 5 8   C B E 2   1 3 7   0 , 3 0 0 4   C B E 3   1 6 9   0 , 3 7       T h class i f icatio n   p r o ce s s   w a s   test ed   u s in g   S VM ,   R a n d o m   Fo r est   an d   Nai v B a y es  m o d el s .   T h e   class i f icatio n   p r o ce s s   u s i n g   th h elp   o f   W ek a   to o ls   w i th   p er ce n tag s p lit  6 6 %. T h F - Me a s u r v al u o f   ea c h   m et h o d   is   s h o w n   i n   t h T ab le   4 .   T h er ar 4   test   ca s es,  ea ch   ca s u s i n g   d if f er en f ea t u r es.  T h f ir s ca s u s in g   th au d io   f ea t u r o n l y .   T h au d io   f ea tu r ar d y n a m ic  lo u d n es s ,   te m p o ,   r o u g h n e s s   a n d   in h ar m o n icit y .   I ap p ea r s   th at  th b e s r es u lt s   o b tain ed   b y   u s in g   Nai v B a y es  w it h   v al u e   o f   0 , 4 6 0 .   T h s ec o n d   ca s u s s t y li s tic   f ea t u r e.   T h f ea tu r is   o n l y   ca p ab le  o f   b r in g in g   th r es u lt  o f   0 , 4 5 6   w it h   Nai v B ay e s   m et h o d .   Un iq u to   th e   th ir d   ca s e,   th p s y c h o lin g u is ti f ea tu r es  ar n o af f ec ted   b y   t h r ee   class i f icatio n   m et h o d s .   T h ac cu r ac y   r e s u lt s   ar eq u al  f o r   all.   T h v alu o f   ac cu r ac y   is   0 , 3 5 4 .       T ab le  4 . F - Me asu r Val u o f   C las s i f icatio n   M et h o d e   F e a t u r e   S M O   R a n d o m F o r e st   N a i v e   B a y e s   A u d i o   0 , 2 8 1   0 , 4 2 8   0 , 4 6 0   S t y l i st i c   0 , 3 5 8   0 , 4 3 3   0 , 4 5 6   P sy c h o l i n g u i st i c   0 , 3 5 4   0 , 3 5 4   0 , 3 5 4   A u d i o ,   S t y l i st i c ,   p sy c h o l i n g u i st i c   0 , 4 3 7   0 , 5 6 8   0 , 4 5 6       T h last   ca s is   u s ed   all  o f   f ea tu r es  in   ca s o n e,   ca s t w o   an d   ca s tr ee .   I is   s ee n   th at  th R an d o m   Fo r est  m et h o d   w it h   t h u s o f   A u d io ,   St y lis tic  an d   P s y co li n g u i s tic   f ea tu r es  h as  t h b est   F - m ea s u r v al u e.   T h er is   0 . 5 6 8 .       3.   CO NCLU SI O N   T h is   r esear ch   s h o w   t h at  t h u s o f   C B E   is   ab le  to   s u p p o r th p r o ce s s   o f   clas s if icatio n   e m o tio n   o f   m u s ic.   W it h   t h b es t F - m ea s u r e   f o r   R a n d o m   Fo r est  m et h o d   o f   5 6 . 8 %.   Fo r   f u r t h er   r esear ch ,   ad d itio n al  p r o ce s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     Mu s ic  E mo tio n   C la s s ifica tio n   b a s ed   o n   Lyr ics - A u d io   u s in g   C B E   ( F ika   Ha s ta r ita   R a ch ma n )   1729   w il b d ev elo p ed   to   i m p r o v th ex tr ac tio n   p er f o r m a n ce   o f   l y r ics  a n d   au d io   f ea t u r es.  So   t h at  ca n   b o b tain e d   b etter   ac cu r ac y   v al u e.   On ce   an al y ze d ,   th li k eli h o o d   o f   er r o r s   o cc u r r in g   in   l y r ical  f ea t u r ex tr ac tio n   is   t h e   ab s en ce   o f   t h co n ce p o f   W o r d   Sen s e   Dis a m b i g u a tio n   ( W S D)   [ 2 7 ] ,   A d v er b - A d j ec tiv C o m p o n en ( AAC)  o r   Neg atio n   w o r d .   An d   f o r   th e   a u d io   f ea t u r n ee d s   to   d o   m o r co m b in at io n   o f   f ea t u r ex tr ac tio n ,   s o   i ca n   b e   d o n test in g   t h b est au d io   f ea tu r f o r   th e m o tio n al  cla s s i f ic atio n   o f   t h is   m u s ic.       RE F E R E NC E S   [1 ]   C.   S trap p a ra v a   a n d   A .   V a li tu tt i ,   W o rd Ne t - A ffe c t :   a n   Affe c ti v e   Ex ten sio n   o f   W o rd Ne t” ,   L RE C ,   p p .   1 0 8 3 - 1 0 8 6 ,   2 0 0 4 .   [2 ]   P .   Ek m a n ,   A n - A r g u m e n t - F o r - Ba sic - Em o ti o n s.p d f ,   Co g n .   Emo t . ,   v o l.   6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 9 - 2 0 0 ,   1 9 9 2 .   [3 ]   H.  Co ro n a   a n d   M . P . O.  M a h o n y ,   A n   Ex p lo ra ti o n   o f   M o o d   Clas sif ica ti o n   in   t h e   M il li o n   S o n g s Da tas e t 1 2 th   S o u n d   a n d   M u sic   Co mp u ti n g   Co n fer e n c e ,   2 0 1 5 .   [4 ]   B.   Ro c h a ,   R.   P a n d a ,   a n d   R. P .   P a iv a ,   M u sic   Em o ti o n   Re c o g n i ti o n  :  T h e   Im p o rtan c e   o f   M e lo d i c   F e a tu re s ,   in   In ter n a t io n a W o rk sh o p   o n   M a c h i n e   L e a rn i n g   a n d   M u sic   ( M M L ) ,   n o .   2 0 0 8 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   Y.  Hu ,   X .   Ch e n ,   a n d   D.  Ya n g ,   L y ri c - B a se d   S o n g   Em o ti o n   De tec ti o n   w it h   A ff e c ti v e   Lex ico n   a n d   F u z z y   Clu ste rin g   M e th o d ,   IS M IR  2 0 0 9 ,   p p .   1 2 3 - 1 2 8 ,   2 0 0 9 .   [6 ]   J. S .   Do w n ie,  W h e n   Ly rics   Ou terf o r m   A u d io   f o M u sic   M o o d   Cl a s sif i c a ti o n A   F e a tu re   A n a l y sis ,   IS M IR  2 0 1 0 p p .   6 1 9 - 6 2 4 ,   2 0 1 0 .   [7 ]   M .   Kim   a n d   H.  Kw o n ,   Ly ric s - b a se d   Em o ti o n   Clas sif ica ti o n   u sin g   F e a tu re   S e lec ti o n   b y   P a rti a S y n tac ti c   A n a l y si s ,   2 0 1 1 .   [8 ]   J. A .   Rid o e a n ,   R.   S a rn o ,   D.   S u n a ry o ,   a n d   D.R.   W ij a y a ,   M u sic   m o o d   c las sif ica ti o n   u sin g   a u d i o   p o w e a n d   a u d io   h a rm o n icity   b a se d   o n   M P EG - 7   a u d i o   f e a tu re a n d   S u p p o r V e c to M a c h in e ,   2 0 1 7   3 r d   In t.   C o n f.   S c i.   In f.   T e c h n o l. p p .   7 2 - 7 6 ,   2 0 1 7 .   [9 ]   L .   L u ,   D.  L iu ,   a n d   H.  Zh a n g ,   A u to m a ti c   M o o d   De tec ti o n   a n d   T ra c k in g   o M u sic   A u d io   S ig n a ls IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Au d i o ,   S p e e c h ,   a n d   L a n g u a g e   Pro c e ss in g ,   v o l.   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   5 - 1 8 ,   Ja n   2 0 0 6 .   [1 0 ]   A .   S c h in d ler  a n d   A .   Ra u b e r,   C a p tu ri n g   th e   Te m p o ra Do m a in   i n   Ech o n e st  F e a tu re f o I m p ro v e d   Clas sif ic a ti o n   Eff e c ti v e n e ss ,   In ter n a ti o n a l   W o rk sh o p   o n   Ad a p ti v e   M u l ti me d ia   Re triev a l,   p p .   1 - 1 5 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   R.   M a lh e ir o ,   R.   P a n d a ,   P .   G o m e s,  a n d   R. P .   P a iv a ,   M u sic   Em o ti o n   Re c o g n it i o n   f ro m   Ly rics  :  A   Co m p a ra ti v e   S tu d y ,   in   I n ter n a t io n a W o rk sh o   o n   M a c h in e   L e a rn i n g   a n d   M u sic   ( M M L ) ,   p p .   9 - 1 2 ,   2 0 1 3 .   [1 2 ]   R.   P a n d a ,   R.   M a lh e iro ,   B.   R o c h a ,   A .   Oliv e ira,  a n d   R. P .   P a iv a ,   M u lt i - M o d a M u sic   Em o ti o n   Re c o g n it io n  :  A   Ne Da tas e t,   M e th o d o l o g y   a n d   Co m p a ra ti v e   A n a l y sis” 1 0 ’th   In ter n a ti o n a S y mp o si u o n   C o mp u ter   M u sic   M u lt id isc ip l in a ry   Res e a rc h ,   p p .   1 - 1 3 ,   2 0 1 3 .   [1 3 ]   F .   X u e ,   Ha o X u e ,   L ik e S u ,   M u lt im o d a M u sic   M o o d   Clas sif ica ti o n   b y   F u sio n   o f   A u d io   a n d   Ly ric s ,   in   2 1 st  In ter n a t io n a C o n fer e n c e ,   M u lt iM e d ia   M o d e li n g ,   p p .   2 6 - 3 7 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   V .   K u m a r,   M o o d   Clas sif iac ti o n   o f   Ly rics   u sin g   S e n ti W o rd N e t” ,   In t.   C o n f.   C o mp u t.   C o mm u n .   In f o rm a ti c s     ( ICCCI  - 2013) ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 3 .   [1 5 ]   A .   Esu li ,   F .   S e b a stian i ,   a n d   V. G .   M o ru z z i,   S ENT IW OR DN E T  :  A   P u b li c ly   A v a il a b le  L e x ic a Re so u rc e   f o r   Op in i o n   M in in g ,   Pro c .   L r.  2 0 0 6 ,   p p .   4 1 7 - 4 2 2 ,   2 0 0 6 .   [1 6 ]   A .   Ja m d a r,   J.  A b ra h a m ,   K.  Kh a n n a ,   a n d   R.   Du b e y ,   E m o ti o n   A n a l y si so f   S o n g Ba se d   o n   L y r ica a n d   A u d i o   F e a tu re s” ,   In t.   J .   Arti f.   I n tell.   Ap p l. ,   v o l.   6 ,   n o .   3 ,   p p .   3 5 - 5 0 ,   2 0 1 5 .   [1 7 ]   H.K.  P a lo   a n d   M . N.  M o h a n ty ,   Clas si f ica ti o n   o f   E m o ti o n a S p e e c h   o f   Ch il d re n   Us in g   P r o b a b il isti c   Ne u ra Ne tw o rk ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ), v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 1 1 - 3 1 7 ,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   V . L .   Ng u y e n ,   D.  Ki m ,   V . P .   Ho ,   a n d   Y.  L i m ,   Ne w   R e c o g n it io n   M e th o d   f o V isu a li z i n g   M u sic   Em o ti o n ,   In t.   J .   El e c tr.   Co mp u t.   E n g . ,   v o l .   7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 4 6 - 1 2 5 4 ,   2 0 1 7 .   [1 9 ]   M .   S u d a rm a   a n d   I. G .   Ha rs e m a d i,   De sig n   a n d   A n a l y sis  S y s tem   o f   KN a n d   ID3   A lg o rit h m   f o M u sic   Clas sif ic a ti o n   b a se d   o n   M o o d   F e a tu r e   Ex trac ti o n ,   In t .   J .   El e c tr.   Co mp u t .   En g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   4 8 6 - 4 9 5 ,   2 0 1 7 .   [2 0 ]   C.   S c ien c e ,   A .   Ha rjo k o ,   B.   Jim b a ra n ,   a n d   S .   Uta ra ,   M u sic   Re c o m m e n d a ti o n   S y ste m   Ba se d   o n   Co n tex Us in g   Ca se - Ba s e d   Re a so n in g   a n d   S e lf   Org a n izin g   M a p ,   In d o n e s.  J .   El e c tr.   En g .   C o mp u t.   S c i. ,   v o l.   4 ,   n o .   2 ,   p p .   4 5 9 - 4 6 4 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   F . H.  Ra c h m a n ,   R.   S a rn o ,   a n d   C.   F a ti c h a h ,   CBE :   C o rp u s - Ba se d   o f   Em o ti o n   f o Em o ti o n   De tec ti o n   i n   T e x Do c u m e n t ,   in   ICIT ACE E ,   2 0 1 6 ,   p p .   3 3 1 - 33 5 .   [2 2 ]   S .   Ba n e rjee   a n d   T .   P e d e rse n ,   An   A d a p ted   L e s k   A lg o rit h m   f o W o rd   S e n se   Disa m b ig u a ti o n   Us in g   W o rd Ne t ,   in   T h ird   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Co m p u ter   L i n g u isti c s a n d   In tell ig e n T e x Pro c e ss in g ,   p p .   1 3 6 - 1 4 5 ,   2 0 0 2 .   [2 3 ]   B. Y.  P ra tam a   a n d   R.   S a rn o ,   P e rso n a li ty   Clas si f ic a ti o n   Ba se d   o n   T w it ter  T e x Us in g   Na iv e   B a y e s,  KN a n d   S V M ,   in   2 0 1 5   In ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   Da t a   a n d   S o ft w a re   En g in e e rin g   ( ICo DS E) ,   p p .   1 7 0 1 7 4 ,   2 0 1 5 .     [2 4 ]   X .   Hu ,   J.S .   Do w n ie,  C.   Lau rier,  M .   Ba y ,   a n d   A . F .   Eh m a n n ,   T h e   2 0 0 7 M IRE X   A u d io   M o o d   Clas s if ica ti o n   T a sk :   L e ss o n   L e a rn e d   Un iv e rsit y   o f   Ill in o is  a t   Urb a n a - Ch a m p a ig n   M u si c   T e c h n o lo g y   G ro u p ,   U n iv e rsitat  P o m p e u   F a b ra   c lau rier@iu a . u p f . e d u ,   in   Pro c e e d in g o t h e   I n ter n a t io n a l   S y mp o si u o n   M u sic   I n fo rm a ti o n   Retrie v a l   p p .   4 6 2 - 4 6 7 ,   2 0 0 8 .   [2 5 ]   R. E.   T h a y e r,   T h e   Bi o p sy c h o l o g y   o M o o d   a n d   Aro u sa l ,   Ne w   Yo rk :   Ox f o rd   Un iv e rsit y   P re ss ,   1 9 8 9 .   [2 6 ]   Y.  Ya n g   a n d   H.H.  C h e n ,   M u sic   E mo ti o n   Rec o g n it i o n ,   CRC  P re ss ,   2 0 1 1 .   [2 7 ]   B. S .   Ri n ty a rn a   a n d   R.   S a rn o ,   A d a p ted   W e ig h ted   G ra p h   f o W o rd   S e n se   Disa m b ig u a ti o n Ic o ICT ,   2 0 1 6 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.