According to the type of input data, MGC is divided into symbolic MGC and direct audio MGC [1]}. The earliest attempts of MGC are of symbolic nature; here, features are manually extracted from the audio signal and then fed to the choice model. As such, after the works of [2]}, researchers began the search for the best representative hand-crafted features for music classification.

В соответствии с типом входных данных, MGC делится на символический MGC и прямой звуковой MGC [1]. Самые ранние попытки MGC были символического характера; здесь признаки извлекаются вручную из звукового сигнала, а затем передаются модели выбора. Таким образом, после работ [2] исследователи начали искать наилучшие репрезентативные ручные признаки для классификации музыки.