MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1586224180

A physically-Informed audio analysis framework for the identification of plucking gestures on the classical guitar

2011· article· en· W1586224180 sur OpenAlexaffvenue
Bertrand Scherrer, Philippe Depalle

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuitarDecimationAcousticsString (physics)Computer scienceSIGNAL (programming language)Speech recognitionAudio analyzerGestureIdentification (biology)VibrationFilter (signal processing)PluckingAudio signalDigital audioMathematicsArtificial intelligencePhysicsSpeech codingComputer vision
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A physically-informed audio analysis framework for the identification of plucking gestures on the classical guitar is presented. The Digital Waveguide (DW) paradigm is used to devise a model for the vibration of one guitar string that takes into account the AOR. The first step in the analysis chain is to pre-process the sound. Then, the signal is segmented to isolate plucks, and select the portion of the sound to analyze. In a global analysis step, the fundamental frequency is estimated on the audio segment. The amplitudes and initial phases of the poles are estimated via the least squares method. To avoid numerical issues, a multi-band approach is adopted along with decimation. In other words, ESPRIT looks for K modes around each partial. The partials are isolated using a linear phase FIR band pass filter, and the resulting signal is then decimated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian acousticsMême sujetMusic and Audio ProcessingTravaux en français237 207