Regroupement de chansons (le problème de Joe Walsh)

Les Eagles sont un super groupe rock des années 70 et 80, responsable de classiques tels que Hotel California . Ils ont deux sons assez distincts, l'un où le guitariste Joe Walsh est présent (par exemple, dans Life in the Fast Lane ) et l'autre où il est absent. Ces dernières chansons ont une sensation nettement plus sombre / ennuyeuse.

Je suis curieux de comprendre dans quelle mesure un algorithme d'apprentissage (non supervisé) serait capable de détecter la différence entre les deux sons. On pourrait imaginer qu'il serait facile de faire la différence entre le speed metal et la musique classique, mais qu'en est-il des sons du même groupe.

Comment pourrais-je mettre en place une telle expérience? Supposons que j'ai déjà les fichiers audio pertinents dans un format standard.

Notez que cela devrait également s'appliquer à d'autres groupes de rock, comme AC / DC qui a changé de chanteur en 1980, et peut-être même à d'autres genres, peut-être même à une musique plus moderne.

Ce que vous voulez faire semble être connu sous le nom d' extraction de fonctionnalités audio ou, plus précisément, récupération des informations musicales , qui sont des méthodes automatisées qui distillent les caractéristiques des (ensembles de) fichiers musicaux. Vous devrez extraire des caractéristiques d'échantillons des deux classes d'équivalence et examiner les différences qui peuvent éclairer le choix de la chanson.

Des outils de recherche sont disponibles par exemple ici et ici . Un finaliste de Google Science Fair 2011 a présenté des trucs intéressants mais je ne trouve ses outils nulle part.