A computational study on outliers in world music

The comparative analysis of world music cultures has been the focus of several ethnomusicological studies in the last century. With the advances of Music Information Retrieval and the increased accessibility of sound archives, large-scale analysis of world music with computational tools is today feasible. We investigate music similarity in a corpus of 8200 recordings of folk and traditional music from 137 countries around the world. In particular, we aim to identify music recordings that are most distinct compared to the rest of our corpus. We refer to these recordings as ‘outliers’. We use signal processing tools to extract music information from audio recordings, data mining to quantify similarity and detect outliers, and spatial statistics to account for geographical correlation. Our findings suggest that Botswana is the country with the most distinct recordings in the corpus and China is the country with the most distinct recordings when considering spatial correlation. Our analysis includes a comparison of musical attributes and styles that contribute to the ‘uniqueness’ of the music of each country

Methodology for outlier detection in k-dimensional space

Предмет истраживања ове докторске дисертације је формирање методологије за откривање мултиваријационих нестандардних опсервација кроз унапређење методе Ивановићевог одстојања. Откривање нестандардних опсервација у k-димензионом простору је подједнако важно као и њихово откривање у једној димензији. Под појмом „нестандардна опсервација” се подразумева она опсервација која је на неки начин неконзистентна са преосталима из посматраног скупа. Откривање мултиваријационих нестандардних опсервација се најчешће спроводи коришћењем методе Махаланобисовог одстојања. Ивановићево одстојање се користи у циљу мерења интензитета неке појаве, коришћењем већег броја изабраних индикатора. Унапређена метода Ивановићевог одстојања тестира значајност сваког од посматраних индикатора коришћењем одговарајуће F статистике. Кроз употребу дефинисаних процедура за елиминацију и/или селекцију индикатора, нова метода тежи формирању „оптималног” скупа индикатора, редукујући димензију посматраног комплексног проблема. Метода секвенцијалног Ивановићевог одстојања узима у обзир дискриминациону моћ сваког од коришћених индикатора. У складу с тим, формира се јединствена вредност одстојања за сваку опсервацију из посматраног скупа. Резултати истраживања показали су да се ова метода може успешно користити за откривање мултиваријационих нестандардних опсервација.The subject of this doctoral dissertation is the development of the methodology for detecting multivariate outliers through the modification of the Ivanović (I-distance) distance method. Detecting outliers in the k-dimensional space is as important as detecting them in a single dimension. The term outlier refers to the observation which is in some way inconsistent with the rest of the observations in a data set. Multivariate outliers are most commonly detected using the Mahalanobis distance method. I-distance is used to measure the intensity of an occurrence, using a number of selected indicators. An improved method of I-distance tests the significance of each of the observed indicators using the appropriate F statistics. Through defined procedures for the elimination and /or selection of indicators, the new method seeks to form an optimal set of indicators, while reducing the dimension of the complex problem at hand. The stepwise I-distance method takes into account the discriminatory power of each of the indicators used. Accordingly, a unique I-distance value is formed for each observation from the observed set. The research results show that this method can be used to detect multivariate outliers