Dataset de contenidos musicales de video, basado en emociones
Agilizar el acceso al contenido, disminuyendo los tiempos de navegación por los catálogos multimedia, es uno de los retos del servicio de video bajo demanda (VoD), el cual es consecuencia del incremento de la cantidad de contenidos en las redes actuales. En este artículo, se describe el proceso de c...
- Autores:
-
Solarte Moncayo, Luis Alejandro
Sánchez Barragán, Mauricio
Chanchí Golondrino, Gabriel Elías
Duran Dorado, Diego Fabián
Arciniegas Herrera, José Luis
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/27358
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/27358
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- Palabra clave:
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Agilizar el acceso al contenido, disminuyendo los tiempos de navegación por los catálogos multimedia, es uno de los retos del servicio de video bajo demanda (VoD), el cual es consecuencia del incremento de la cantidad de contenidos en las redes actuales. En este artículo, se describe el proceso de conformación de un dataset de videos musicales. Este dataset fue usado para el diseño e implementación de un servicio de VoD, el cual busca mejorar el acceso al contenido, mediante la clasificación musical de emociones. Así, en este trabajo se presenta la adaptación de un modelo de clasificación de emociones a partir del modelo de arousal-valence. Además, se describe el desarrollo de una herramienta Java para la clasificación de contenidos, la cual fue usada en la conformación del dataset. Finalmente, con el propósito de evaluar el dataset construido, se muestra la estructura funcional del servicio de VoD desarrollado. |
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Solarte Moncayo, Luis AlejandroSánchez Barragán, MauricioChanchí Golondrino, Gabriel ElíasDuran Dorado, Diego FabiánArciniegas Herrera, José Luis2016-06-24T00:00:00Z2025-08-21T22:04:32Z2016-06-24T00:00:00Z2025-08-21T22:04:32Z2016-06-24Agilizar el acceso al contenido, disminuyendo los tiempos de navegación por los catálogos multimedia, es uno de los retos del servicio de video bajo demanda (VoD), el cual es consecuencia del incremento de la cantidad de contenidos en las redes actuales. En este artículo, se describe el proceso de conformación de un dataset de videos musicales. Este dataset fue usado para el diseño e implementación de un servicio de VoD, el cual busca mejorar el acceso al contenido, mediante la clasificación musical de emociones. Así, en este trabajo se presenta la adaptación de un modelo de clasificación de emociones a partir del modelo de arousal-valence. Además, se describe el desarrollo de una herramienta Java para la clasificación de contenidos, la cual fue usada en la conformación del dataset. Finalmente, con el propósito de evaluar el dataset construido, se muestra la estructura funcional del servicio de VoD desarrollado. application/pdfapplication/x-rar10.21500/20275846.24602027-5846https://hdl.handle.net/10819/27358https://doi.org/10.21500/20275846.2460spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/2460/2247https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/download/2460/3065Núm. 1 , Año 2016 : Ingenierías USBMed461377Ingenierías USBMedK. Pripuzic, I. Zarko, V. Podobnik, I. Lovrek, M. Cavka, I. Petkovic, P. Stulic y M. Gojceta, «Building an IPTV VoD Recommender System: An Experience Report,» Telecommunications (ConTEL), 2013 12th International Conference on, pp. 155-162, 2013. [2] J. Altgeld y D. Z. John, «The IPTV/VoD Challenge: Upcoming Business Models,» de Achieving the Triple Play: Technologies and Business Models for Success, Intl. Engineering Consortiu, 2006, p. 3. [3] S. Paul, Digital video distribution in broadband, television, mobile and converged networks: trends, challenges and solutions, New york: Wiley, 2011. [4] P. Andersen y L. Guerrero, Handbook of communication and emotion, California : Academic Press, 1997. [5] H. Chen y Y. Yang, Music Emotion Recognition, Taiwan: CRC Press, 2011. [6] R. Fay y M. Jones, Music Perception, Ohio: Springer, 2010. [7] J. Rivera, «Acceso a Datos con DataSets en Visual Web Developer 2008/2010,» Conciencia Tecnológica, pp. 47-51, 2011. [8] T. Jehan y B. Whitman, «The Echonest,» MIT Media Lab, Junio 2005. [En línea]. Available: http://the.echonest.com/. [Último acceso: 13 Enero 2016]. [9] J. Russell, «A Circumplex Model of Affect,» de Personality and Social Psychology, Vancouver , APA journals , 1980, pp. 1161-1178. [10] K. Hevner, «Experimental Studies of the Elements of Expression in Music,» de The American Journal of Psychology, Illinois, Jstor, 1936, pp. 246-268. [11] R. Plutchik, «The Nature of Emotions,» de American Scientist, Florida, American Scientist, 2001, pp. 344-350. [12] V. Castaignet y V. Frederic, «Musicovery,» Junio 2006. [En línea]. Available: http://musicovery.com/api/doc/documentation.php. [Último acceso: 2 Marzo 2016]. [13] T. Kan y S. Scherf, «Gracenote,» Tribune Media Company, 1998. [En línea]. Available: https://developer.gracenote.com/web-api. [Último acceso: 2 Marzo 2016]. [14] J. Posner y J. Russell, «The circumplex model of affect: An integrative approach to affective neuroscience, cognitive development, and psychopathology,» de Dev Psychopathol, New York, NIH, 2005, p. 715–734. [15] O. Meyers, A Mood-Based Music Classification and Exploration System, Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology, 2004.Ingenierías USBmed - 2016info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/https://revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/2460arousalclasificación de contenidosdatasetmultimediaservicio de VoDvalenceDataset de contenidos musicales de video, basado en emocionesDataset de contenidos musicales de video, basado en emocionesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2763https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/2a8017f6-3995-4539-b120-fdaa3f2d61c6/downloadea710bbd6ff95f877e0a40b082e30adaMD5110819/27358oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/273582025-08-21 17:04:32.182https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/https://bibliotecadigital.usb.edu.coRepositorio Institucional Universidad de San Buenaventura Colombiabdigital@metabiblioteca.com |