MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049836201 · doi:10.1109/isspa.2012.6310442

Hierarchical parametrisation and classification for musical instrument recognition

2012· article· en· W2049836201 sur OpenAlexaff
Glenn Eric Hall, Hassan Ezzaidi, Mohammed Bahoura

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimbrePattern recognition (psychology)Computer scienceSupport vector machineArtificial intelligenceFeature extractionTree (set theory)Identification (biology)Feature (linguistics)Feature vectorSpeech recognitionProcess (computing)SIGNAL (programming language)MusicalMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction of the timbre for musical identification from the audio signal has been subject of several researches, where various spectro-temporal parameters have been proposed and compared. Classification strategies are generally based on two discrimination approaches: direct classification and hierarchical classification. In both strategies, the feature vector is static and is used during the whole treatment process. In this paper, we propose a hierarchical classification where the feature vector is dynamic and changes depending on each level and each node of the hierarchical tree. The feature vector is optimized and is determined with the sequential backward selection (SBS) algorithm. Using a large database (RWC), the results show a score gain in musical instrument recognition performances with the proposed approach compared to reference systems.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMusic and Audio ProcessingTravaux en français237 207