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J-GLOBAL ID：202202235046399152   整理番号：22A0917717

隠れMarkovモデルに基づく専門家音楽教育の情報検索方法【JST・京大機械翻訳】

Information Retrieval Method of Professional Music Teaching Based on Hidden Markov Model

著者 (1件)： Li Xiumin (Zhengzhou University of Science and Technology,Zhengzhou,China,45000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMTMA  ページ： 1072-1075  発行年： 2022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： 音楽情報からなるマルチメディアファイルをより迅速に発見し,オーディオ周波数コンテンツ情報検索を実現するための専門ユーザを容易にするために,本論文はHMMを用いた自動分類の解決策を提案した。従来の刺激特性を考慮して,音声信号の前処理プロセスを分析し,そして,一般的特徴パラメータ抽出法を,構造と状態数の側面からの雑音除去音声情報と比較した。次に,ノートに基づくHMMモデルを訓練と認識のために用いて,教育オーディオ/ビデオファイルの特徴抽出を実現した。シミュレーション結果は,本論文で提案した隠れMarkovモデルのオーディオ分類性能がより良い性能を持ち,最適分類精度が90%以上であることを示した。Copyright 2022 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： *教育 ,  シミュレーション ,  *情報検索 ,  自動分類 ,  特徴抽出 ,  音声信号 ,  オーディオ機器 ,  可聴周波 ,  マルチメディア ,  *隠れMarkovモデル ,  雑音除去
準シソーラス用語： パラメータ抽出 ,  分類精度 ,  音声情報 ,  *音楽教育 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 隠れMarkovモデル ,  音楽 ,  教育 ,  情報検索