Musikalische Genreklassifizierung von Audiosignalen Essay


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musikalische Genres werden von menschlich kategorisiert. Es hängt von der menschlichen Anhörung ab. Es gibt gemeinsame Merkmale, die nach Kategorien geteilt werden. Diese Eigenschaften beziehen sich auf Instrumente, rhythmische Struktur und harmonische Inhalte der Musik. Derzeit ist viele Musik immer noch von manuell klassifiziert. Das automatisierte System für das Musical-Genre-Klassifizierung kann manuelle Arbeit zum Klassifizieren des musikalischen Genres unterstützen oder ersetzen. In diesem Papier wird die automatische Klassifizierung von Audiosignalen in die Hierarchie von musikalischen Genres erforscht. Es werden drei Merkmalssätze zur Darstellung von Timbral-Textur, rhythmischer Inhalte und Pitch-Inhalte vorgeschlagen.


...Mitten in der Musikalische Genreklassifizierung von Audiosignalen Essay ...

Wenn die Datenbank wächst, forderte es Tools, mit denen die Suche, Abrufen und Griff großer Datenbetrag ermöglichen können. Das Klassifizieren des musikalischen Genres war großartiges Werkzeug zum Suchen, Abrufen und Umgang mit großer Musikdatenbank [1-3]. Es gibt mehrere Methoden wie Musik-EMOTION-Klassifizierung [4], Beat-Tracking [5], Vorzugsempfehlung [6], und usw. Das musikalische Genre hat keine genauen Definitionen oder Grenzen, da es . von der menschlichen Anhörung kategorisiert ist. Musikalische Genres-Klassifizierung sind stark mit öffentlichen Marketing, historischen und kulturellen Faktoren verbunden. Unterschiedliche Länder und Organisationen haben verschiedene Genre-Listen, und sie definieren sogar das gleiche Genre mit unterschiedlichen Definitionen. Es ist also schwer, bestimmte Genres genau zu definieren. Es gibt bisher keine offizielle Spezifikation des Musikgenrees.


...Ende der Musikalische Genreklassifizierung von Audiosignalen Essay ...

Merkmale werden somit aus dem Audiosignal extrahiert, um sinnvollere Informationen zu erhalten und die Überladungsverarbeitung zu reduzieren. Für die Feature-Extraktion drei Merkmalsgruppen zum Darstellen von Instrumenten (Timberal) werden rhythmische Inhalte und Pitch-Inhalte verwendet [3]. Timbral Textur Merkmale Die zum Darstellen der Timbre-Textur verwendeten Funktionen basieren auf den in der Spracherkennung vorgeschlagenen Merkmale. Die folgenden spezifischen Funktionen werden normalerweise verwendet, um die Timbre-Textur darzustellen. ① Spektralformmerkmale [1-3] Spektralformmerkmale werden direkt aus dem Leistungsspektrum eines Audiosignalrahmens berechnet, der die Form und die Eigenschaften des Leistungsspektrums beschreibt. Die berechneten Merkmale basieren auf der Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) und werden für jeden Kurzzeitrahmen berechnet. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Funktion mit der spektralen Formfunktion zu extrahieren. Spectral Centroid ist der Schwerpunkt des Stolzspektrums von stolz und seines Maßes der spektralen Helligkeit.


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