Agrupamento de músicas (The Joe Walsh Problem)

O Eagles é um supergrupo de rock dos anos 70 e 80, responsável por clássicos como o Hotel California . Eles têm dois sons bastante distintos, um onde o guitarrista Joe Walsh está presente (por exemplo, em Life in the Fast Lane ) e outro em que ele está ausente. As últimas músicas têm uma sensação notavelmente mais sombria / chata.

Estou curioso para entender até que ponto um algoritmo de aprendizado (não supervisionado) seria capaz de detectar a diferença entre os dois sons. Pode-se imaginar que seria fácil dizer a diferença entre o speed metal e a música clássica, mas e os sons da mesma banda.

Como eu configuraria esse experimento? Suponha que eu já possua os arquivos de áudio relevantes em algum formato padrão.

Note que isso também deve se aplicar a outros grupos de rock, como o AC / DC que mudou de vocalista em 1980, e possivelmente até outros gêneros, possivelmente até músicas mais modernas.

O que você deseja fazer parece ser conhecido como Extração de recursos de áudio ou, mais especificamente, Recuperação de informações de música , que são métodos automatizados que destilam características de (conjuntos de) arquivos de música. Você precisaria extrair recursos de amostras de ambas as classes de equivalência e observar as diferenças que podem informar a escolha da música.

As ferramentas de pesquisa estão disponíveis, por exemplo, aqui e aqui . Um finalista da Google Science Fair 2011 apresentou coisas interessantes, mas não consigo encontrar suas ferramentas em lugar algum.