PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  music genre classification
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Algorytmiczna metoda określania tonacji utworu muzycznego
Kokkinopoulos Konstantinos, Kania Paulina, Kania Dariusz
Przegląd Elektrotechniczny
|
2019
|
R. 95, nr 8
164--167
PL
W artykule przedstawiono metodę określenia tonacji utworu wykorzystującą sygnaturę muzyczną. Sygnatura muzyczna jest graficzną formą reprezentacji treści utworu muzycznego. Jej postać odzwierciedla liczność, bądź czas trwania poszczególnych dźwięków. W celu potwierdzenia skuteczności opracowanego algorytmu opracowano oprogramowanie i bazę różnorodnych utworów. Pozwoliło to na wykonanie szeregu eksperymentów, które przedstawiono w artykule. Opracowany algorytm porównano z algorytmem Krumhansl-Kesslera.
EN
The paper presents the key-finding method based on music signature. A music signature is a graphic form of representation of musical content, which gives information about number of notes or duration of notes. To confirm the algorithm effectiveness it was necessary to create an application for analysis and collect a database of different music tracks. The enabled the performance of experiments, presented in this paper. The developed algorithm was compared with the Krumhansl-Kessler algorithm.
2
Content available remote Sygnatura utworu w procesie reprezentacji i analizy treści utworu muzycznego
Kania P., Kania D.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2018
|
R. 94, nr 4
196--199
PL
W artykule przedstawiono pomysł reprezentacji treści utworu muzycznego w postaci sygnatury utworu. Sygnatura utworu jest zbiorem leżących na płaszczyźnie wektorów. Każdy wektor skojarzony jest z jednym z dwunastu dźwięków skali chromatycznej. Kierunek wektorów określany jest zgodnie z układem dźwięków podstawowych tonacji durowych w kole kwintowym, a ich długość odzwierciedla częstość występowania poszczególnych dźwięków w utworze muzycznym lub jego fragmencie. W artykule przedstawiono wyniki eksperymentów, w których potwierdzono korelację kształtu sygnatury z charakterem aranżacji kolęd. Brano pod uwagę opracowania tradycyjne oraz jazzujące.
EN
The paper presents the idea of classification of the content of a piece of music based on its signature. The signature is a set of vectors located in the polar coordinate system. Each such vector is associated with one of the tones of the chromatic scale. Their directions are determined by the positions of individual tones comprising the circle of fifths. The lengths of these vectors reflect the number of occurrences of a particular note in a given piece of music or its fragment. Experimental results confirmed that the shape of signature is correlated with the character of the music arrangement. For the purposes of this paper the classical and jazz arrangements have been evaluated.
3
Content available Classification of Music Genres Based on Music Separation into Harmonic and Drum Components
Rosner A., Schuller B., Kostek B.
Archives of Acoustics
|
2014
|
Vol. 39, No. 4
629--638
EN
This article presents a study on music genre classification based on music separation into harmonic and drum components. For this purpose, audio signal separation is executed to extend the overall vector of parameters by new descriptors extracted from harmonic and/or drum music content. The study is performed using the ISMIS database of music files represented by vectors of parameters containing music features. The Support Vector Machine (SVM) classifier and co-training method adapted for the standard SVM are involved in genre classification. Also, some additional experiments are performed using reduced feature vectors, which improved the overall result. Finally, results and conclusions drawn from the study are presented, and suggestions for further work are outlined.
4
A study on influence of normalization methods on music genre classification results employing kNN algorithm
Rosner A., Michalak M., Kostek B.
Studia Informatica
|
2013
|
Vol. 34, nr 2A
411--423
EN
This paper presents a comparison of different normalization methods applied to the set of feature vectors of music pieces. Test results show the influence of min-max and Zero-Mean normalization methods, employing different distance functions (Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Minkowski) as a pre-processing for genre classification, on k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm classification results.
PL
Artykuł przedstawia porównanie różnych metod normalizacji zastosowanych do zbioru wektorów cech utworów muzycznych. Wyniki testów prezentują wpływ zastosowania metod normalizacji min-max oraz Zero-Mean z użyciem różnych funkcji odległości (Euklidesowej, Manhattan, Czebyszewa, Minkowskiego) w procesie wstępnego przetwarzania w klasyfikacji gatunków muzycznych z wykorzystaniem algorytmu klasyfikacji k-Najbliższych Sąsiadów (kNN).
5
Content available remote Music Recommendation Based on Multidimensional Description and Similarity Measures
Kostek B., Kaczmarek A.
Fundamenta Informaticae
|
2013
|
Vol. 127, nr 1-4
325--340
EN
This study aims to create an algorithm for assessing the degree to which songs belong to genres defined a priori. Such an algorithm is not aimed at providing unambiguous classification-labelling of songs, but at producing a multidimensional description encompassing all of the defined genres. The algorithm utilized data derived from the most relevant examples belonging to a particular genre of music. For this condition to be met, data must be appropriately selected. It is based on the fuzzy logic principles, which will be addressed further. The paper describes all steps of experiments along with examples of analyses and results obtained.
6
Content available remote Two-Level Hierarchical Classification of Music Genre for Music Social Networks
Dropik Ł., Łukasik E.
Foundations of Computing and Decision Sciences
|
2010
|
Vol. 35, No. 4
261-282
EN
The paper deals with the problem of the content based categorization of music and is focused on a music genre classification. The music genre is a set of characteristics of a group of musical works which distinguishes a given piece from the others. This subject is especially important in social networks, where users are interested in creating playlists or to benefit from efficient recommendation systems. An open source simple and robust system with two-level hierarchical taxonomy is proposed that would facilitate the genre classification of popular music published in free social networks by independent artists. As a test bed for experiments the music published in the free music service Jamendo.com has been used.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.