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J-GLOBAL ID：202202278344373131   整理番号：22A1169484

コンピュータ合成技術に基づくGuqin音合成と P明ビッグデータシミュレーションモデルの構築と研究【JST・京大機械翻訳】

Construction and Research of Guqin Sound Synthesis and Plucking Big Data Simulation Model Based on Computer Synthesis Technology

著者 (1件)： Liu MingQing (Neijiang Normal University, Neijiang, Sichuan 641000, China)
資料名： Discrete Dynamics in Nature and Society  (Discrete Dynamics in Nature and Society)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2228A  ISSN： 1026-0226  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代音楽の分野における伝統的構成のアプリケーションと経済効率評価モードは,中国の様々なタイプの音楽,特にGuqin音楽のニーズを満たすことができない。これに基づいて,本論文は,コンピュータ構成技術に基づくGuqin音合成とプラッキングの大データシミュレーションモデルを研究した。コンピュータ構成技術は,Guqin音楽データ間の相関の解析を通して,Guqin音の計算機シミュレーションを完了するために,複雑なシステムの離散的動的モデリング技術を使用して,発生したGuqin音データの保管と解析を実現した。さらに,この技術は,数年にわたってクラウドシステムに保管された古典的Guqin音楽データによるピアノ音プラッキングシミュレーションモデルにおける構成モードのデータ情報を分析し,次にそれを検証のために関連専門家にフィードバックする。実験結果は,Guqin音シミュレーションモデルが,模擬Guqin音による古典的Guqin音のメロディと他のデータを効率的に比較,解析することができ,二次データマイニングを実現できることを示した。本論文は,Guqin音シミュレーションにおける離散的動的モデリング技術に基づくコンピュータ構成方法の応用を研究して,それは中国の現代の音楽分野におけるクラウドデータおよびGuqin音データクラウドストレージシステムのインテリジェント構造を改良するために,確かな参考重要性を持った。Copyright 2022 MingQing Liu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  音楽 ,  *シミュレーションモデル ,  データ ,  *音響 ,  経済性 ,  合成 ,  中華人民共和国 ,  モデリング ,  応用プログラム ,  ピアノ ,  *コンピュータ ,  データマイニング
準シソーラス用語： 動的モデリング ,  音楽データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 楽器音響  (BB03070Y)

引用文献 (25件)：

• Z. Chen, X. Zhang, W. Luo, J. Guo, Z. Tai, P. Li, Z. Liu, "Dynamic modeling on the mode switching strategy of a 35 MWth oxy-fuel combustion pilot plant," Energy & Fuels, vol. 34, no. 2, pp. 2260-2271, 2020.
• L. Fan, X. Liu, G.-p. Cai, "Dynamic modeling and modal parameters identification of satellite with large-scale membrane antenna," Advances in Space Research, vol. 63, no. 12, pp. 4046-4057, 2019.
• H. Gong, V. Rallabandi, D. M. Ionel, D. Colliver, S. Duerr, C. Ababei, "Dynamic modeling and optimal design for net zero energy houses including hybrid electric and thermal energy storage," IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 56, no. 99, pp. 1, 2020.
• M. Posch, J. Aherne, F. Moldan, C. D. Evans, M. Forsius, T. Larssen, R. Helliwell, B. J. Cosby, "Dynamic modeling and target loads of sulfur and nitrogen for surface waters in Finland, Norway, Sweden, and the United Kingdom," Environmental Science and Technology, vol. 53, no. 9, pp. 5062-5070, 2019.
• J. F. Tuttle, L. D. Blackburn, K. Andersson, "A systematic comparison of machine learning methods for modeling of dynamic processes applied to combustion emission rate modeling," Applied Energy, vol. 292, 2021.

タイトルに関連する用語 (3件)： コンピュータ ,  構築 ,  研究