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J-GLOBAL ID：201902228909772333   整理番号：19A2604770

ストリング計測器の分類のための階層的階層【JST・京大機械翻訳】

A Hierarchical Stratagem for Classification of String Instrument

著者 (3件)： Ghosal Arijit (St. Thomas’ College of Engineering & Technology, Kolkata, India) ,  Dutta Suchibrota (Royal Thimphu College, Thimphu, Bhutan) ,  Banerjee Debanjan (Sarva Siksha Mission, Kolkata, India)
資料名： International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies  (International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies)
巻： 15  号： 1  ページ： 1-23  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3857A  ISSN： 1548-1093  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オーディオ信号からの機器タイプの自動認識は挑戦的で有望な研究課題である。この分野で行われ,音楽産業におけるその応用のために研究が行われている。ストリング,木風などの機器の異なる広いカテゴリが既に同定されている。装置の異なるカテゴリーのサブ分類に関する研究は非常に少ない。MEL周波数ケプストラム係数(MFCC)は頻繁に使用される音響特徴である。本研究では,MFCCベースの特徴を用いることなく,ストリング装置を分類するための階層的方式を提案した。彩度は,西洋の12ノートスケールにおけるノートの強度を反映している。Chromaに基づく特徴は,最初のレベルにおいてストリング装置の異なる広いカテゴリから区別することができる。あるピッチを持つノートによって生成される音響エンベロープを通して,装置のアイデンティティを追跡することができる。ピッチに基づく特徴は,第2レベルにおいてストリング装置をさらに細分化すると考えられている。分類するために,ニューラルネットワーク,k-NN,Nive Bayesおよびサポートベクトルマシンを用いた。Copyright 2019 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *計測器 ,  サポートベクトルマシン ,  音声信号 ,  音楽 ,  彩度 ,  ニューラルネットワーク ,  音響 ,  エンベロープ
準シソーラス用語： アイデンティティ ,  西洋 ,  音響特徴 ,  MFCC ,  ケプストラム係数 ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クロマン ,  分類 ,  共起行列 ,  機器の分類 ,  ノート ,  ピッチ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計測器 ,  分類 ,  階層