Perceptually Salient Regions of the Modulation Power Spectrum for Musical Instrument Identification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ability of a listener to recognize sound sources, and in particular musical instruments from the sounds they produce, raises the question of determining the acoustical information used to achieve such a task. It is now well known that the shapes of the temporal and spectral envelopes are crucial to the recognition of a musical instrument. More recently, Modulation Power Spectra (MPS) have been shown to be a representation that potentially explains the perception of musical instrument sounds. Nevertheless, the question of which specific regions of this representation characterize a musical instrument is still open. An identification task was applied to two subsets of musical instruments: tuba, trombone, cello, saxophone, and clarinet on the one hand, and marimba, vibraphone, guitar, harp, and viola pizzicato on the other. The sounds were processed with filtered spectrotemporal modulations with 2D Gaussian windows. The most relevant regions of this representation for instrument identification were determined for each instrument and reveal the regions essential for their identification. The method used here is based on a "molecular approach," the so-called bubbles method. Globally, the instruments were correctly identified and the lower values of spectrotemporal modulations are the most important regions of the MPS for recognizing instruments. Interestingly, instruments that were confused with each other led to non-overlapping regions and were confused when they were filtered in the most salient region of the other instrument. These results suggest that musical instrument timbres are characterized by specific spectrotemporal modulations, information which could contribute to music information retrieval tasks such as automatic source recognition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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