文献

J-GLOBAL ID：201802281695204547   整理番号：18A0943123

ファジィミニマックスニューラルネットワークを用いた合成器による音楽の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of music by composer using fuzzy min-max neural networks

著者 (4件)： Sadeghian Pasha (Department of Computer Science, College of Charleston, Charleston, USA) ,  Wilson Casey (Department of Computer Science, College of Charleston, Charleston, USA) ,  Goeddel Stephen (Department of Computer Science, College of Charleston, Charleston, USA) ,  Olmsted Aspen (Department of Computer Science, College of Charleston, Charleston, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICITST  ページ： 189-192  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： 本研究では,Beethen,Corelli,Mozartにより構成されるSonata部分の大規模音楽データベースから抽出された高レベル音楽特徴を利用し,ファジィMin-Max(FMM)ニューラルネットワークの精度を評価し,複合器による古典的部分の分類におけるファジィMin-Max(EFMM)ニューラルネットワーク分類器を評価した。評価の結果を提供し,FMMとEFMMモデルで用いたパラメータに依存して異なる精度を示した。本研究では,2つの分類器,すなわち,FMMとEFMMのニューラルネットワークを提示することにより,複合器による音楽の分類に対する新しいアプローチを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *曖昧さ ,  *音楽 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 音楽データベース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 合成器 ,  音楽 ,  分類