Music Recommendation System based on Emotion, Age and Ethnicity

要約

この研究では、FER-2013 と「年齢、性別、および民族 (顔データ) CSV」データセットを使用して、感情、年齢、および民族に基づく音楽レコメンデーション システムが開発されています。
この種の目的で広く使用されている CNN アーキテクチャは、モデルのトレーニングに適用されています。
プロジェクトのトレーニングの最後にいくつかの適切なレイヤーを追加した後、プロジェクトの深層学習側で合計 3 つの個別のモデル (感情、民族、年齢) がトレーニングされます。
これらのモデルのトレーニング ステップの後、それらは Web アプリケーション側で分類子として使用されます。
インターフェイスを介して取得されたユーザーのスナップショットは、モデルに送信され、気分、年齢、民族的出身が予測されます。
これらの分類子によると、音楽選択のための機能的でユーザーフレンドリーな雰囲気を確立するために、Spotify API から引き出されたさまざまな種類のプレイリストがユーザーに提案されます。
その後、ユーザーは必要なプレイリストを選択し、指定されたリンクをたどって聞くことができます。

要約(オリジナル)

A Music Recommendation System based on Emotion, Age, and Ethnicity is developed in this study, using FER-2013 and “Age, Gender, and Ethnicity (Face Data) CSV” datasets. The CNN architecture, which is extensively used for this kind of purpose has been applied to the training of the models. After adding several appropriate layers to the training end of the project, in total, 3 separate models are trained in the Deep Learning side of the project: Emotion, Ethnicity, and Age. After the training step of these models, they are used as classifiers on the web application side. The snapshot of the user taken through the interface is sent to the models to predict their mood, age, and ethnic origin. According to these classifiers, various kinds of playlists pulled from Spotify API are proposed to the user in order to establish a functional and user-friendly atmosphere for the music selection. Afterward, the user can choose the playlist they want and listen to it by following the given link.

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