Developing an Algorithm for Generating a Tabla Accompaniment for Hindustani Music
Notice bibliographique
Résumé
Indian classical music has been a key cornerstone of the Indian identity and its diasporas around the world. Hindustani music has always been played as vocal and instrumental music for festivities and cultural events. It plays a key role in all religious occasions. In many developing countries encompassing the Indian diaspora, there has been a decline in the number of skilled and amateur musicians of instruments such as the Harmonium, Sitar, Tabla and other classical Indian musical instruments. This trend can be easily noticed during religious and cultural events in which there is a lack of musical accompaniment for vocalists. To address this limitation, we have created a low-cost tool that can analyse the melodies and rhythm in a song and generate a Tabla accompaniment to it in real time. This system was developed using Fast Fourier Transformation (FFT), onset analysis and autocorrelation to identify the tempo (BPM), taal (beat cycle length), and sam (start of song cycle) from an audio sample at the beginning of the song. A corresponding tabla accompaniment is then generated and played based on the features identified from the song. This approach only requires a mobile phone for capturing the audio and processing the data, and a Bluetooth speaker for playing the Tabla accompaniment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».