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J-GLOBAL ID：201702245273714844   整理番号：17A1725285

ニューラルネットワークを用いた楽器分類【Powered by NICT】

Musical instrument classification utilizing a neural network

著者 (1件)： Anderson Therrick-Ari (Dept. of Computer Science, Technology & Mathematics, Lincoln University, Jefferson City, Missouri, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSE  ページ： 163-166  発行年： 2017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： 本論文では,ニューラルネットワークを利用した楽器音響信号を分類するための方法を検討した。本研究では,他の装置を迅速に検出するニューラルネットワーク内の評価するための最も顕著な特徴を同定する。特徴抽出と選択は,音楽信号を識別する上で重要なステップである。特徴抽出はデータサンプルからの特異的特性を得るためのプロセスである。特徴選択は最も関連性のある特徴は,各サンプルを表現するために選択した抽出に従うことをプロセスである。関連特徴を選択すると,可能な入力としてニューラルネットワークに適用した。本研究では,ニューラルネットワークは二種類の機器を区別する(例えば,トランペットまたは管)。種々の特徴は,どの要素が最もよく機能同定するために評価した。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： *ニューラルネットワーク ,  *楽器 ,  楽器音響 ,  特徴選択 ,  音楽 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： トランペット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  楽器 ,  分類