minoue-xx / classical-music-composers-classification

This contribution provides the code to train the winning model (2nd place) of the competition "Classical music composers classification" (https://www.nishika.com/competitions/8/summary)

クラシック音楽の作曲家分類

Copyright 2020 Michio Inoue

実行内容（前処理、学習、予測）については MusicComposerClassification_full.md を確認ください。

環境

• OS: Microsoft Windows 10 Enterprise Version 10.0 (Build 19042)
• CPU: Intel(R) Core(TM) i7-8650U CPU @ 1.90GHz 2.11 GHz
• RAM: 16.0 GB

使用ツール

• MATLAB R2020b (9.9.0.1467703)
• Audio Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• Machine Learning and Statistics Toolbox
• Parallel Computing Toolbox (Recommended)

乱数シードなどの設定値の情報。

MusingComposerClassification_preprocess.mlx 内の以下のコードで

rng(100); % 乱数シード固定（再現用）

で設定しています。

モデルの学習から予測まで行う際のソースコードの実行手順

詳細は entry_points.md を確認。 カレントディレクトリをスクリプトがある ./code に移動した上で実行ください。

run('DataExploration.mlx')
run('DivideTestFiles.mlx')
run('DivideTrainFiles.mlx')
run('MusicComposerClassification_preprocess.mlx')
run('MusicComposerClassification_train.mlx')
run('MusicComposerClassification_predict.mlx')

学習済みモデルを使用して予測のみ行う場合のソースコードの実行手順

上の手順で生成されるファイルはそれぞれ

• ファイル名・作曲家情報などのデータ（trainDataSummary.mat）は PROCESSED_DATA_DIR
• トレーニングデータの特徴量 trainFeatures.mat は PROCESSED_DATA_DIR
• テストデータの特徴量 testFeatures.mat は PROCESSED_DATA_DIR
• 予測モデル modelknn.mat は MODEL_DIR

に事前に保存していますので、以下のスクリプトを実行することで予測のみを実施可能です。 カレントディレクトリをスクリプトがある ./code に移動した上で実行ください。

run('MusicComposerClassification_predict.mlx')

詳細は entry_points.md を確認

コードが実行時に前提とする条件

RAW_DATA_DIR（settings.jsonで指定）に test.csv、train.csv 、 そして RAW_DATA_DIR 以下の /train/ にトレーニングデータ、/test/ にテストデータがあることを想定しています。

コードの重要な副作用

run('DataExploration.mlx')
run('DivideTestFiles.mlx')
run('DivideTrainFiles.mlx')
run('MusicComposerClassification_preprocess.mlx')
run('MusicComposerClassification_train.mlx')

は事前に保存している以下のファイルを上書きします。

• ファイル名・作曲家情報などのデータ（trainDataSummary.mat）in PROCESSED_DATA_DIR
• トレーニングデータの特徴量 trainFeatures.mat in PROCESSED_DATA_DIR
• テストデータの特徴量 testFeatures.mat in PROCESSED_DATA_DIR
• 予測モデル modelknn.mat in MODEL_DIR