文献

J-GLOBAL ID：201702264722293562   整理番号：17A0457518

リズム含量と動的時間伸縮法に基づく音楽検索【Powered by NICT】

Music retrieval based on rhythm content and dynamic time warping method

著者 (3件)： Ren Zhen (Beijing Key Laboratory of Work Safety Intelligent Monitoring, School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, P.R. China) ,  Fan Chunxiao (Beijing Key Laboratory of Work Safety Intelligent Monitoring, School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, P.R. China) ,  Ming Yue (Beijing Key Laboratory of Work Safety Intelligent Monitoring, School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 989-992  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音楽特徴に重要な役割を果たす,リズム情報は前途遼遠を持っている。この分野に関するほとんどの現行研究は単一特徴,不安定に基づいている。本論文では,ガンマトーン周波数ケプストラム係数(GFCC)特徴を融合リズム特徴によりこれを変化させる新しい方法を提案した。歌の開始を検出し,エネルギーと零交差速度を用いた無音部分を除去を含む前処理後,著者らの訓練と試験の特徴は,GFCC特徴ピッチ,テンポなどを含む融合リズム特徴により生成される。さらに,二またはそれ以上の歌のリズミカルな類似性を測定するいくつかの方法を提示した。これは大きい収集から検索される類似歌を可能にした。認識のために,テスト音楽と音楽データベース間の距離を計算する動的時間ワーピング(DTW)アルゴリズムを選択し,次に,距離に基づくランキングリストを得た。は,優勢なメロディ,MFCCとGFCC特徴と比較してGFCC特徴と融合したリズム特徴を用いた音楽データベースに基づく平均認識率を21.3%改善できることを実証した。音楽データベースは500の歌を持ち,試験音楽として100曲を選択した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数 ,  前処理 ,  類似性 ,  *音楽 ,  零交差 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識率 ,  MFCC ,  旋律 ,  音楽データベース ,  歌 ,  ケプストラム係数 ,  *音楽検索 ,  *動的時間伸縮 ,  *リズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： リズム ,  含量 ,  動的時間伸縮 ,  音楽検索