増田/授業
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開始行:
[[増田]]
#contents
*理工学実験 [#ea10857f]
割り当て時間 40h
-4月
*確率統計学 & 微積分I[#b9659cc1]
-確率統計学
割り当て時間 4h
--7/21 テスト監督 13:10-15:40
--7/26 資料整理 13:10-14:40&br;
&br;
-微積分I
割り当て時間 16h
--7/6 資料整理 13:30-16:30
--7/15 資料整理 10:00-13:00
--7/20 資料印刷 13:00-18:00
--7/26 テスト監督 16:00-18:30
--7/27 資料整理 14:00-16:30
&br;
*代理TA [#jb57316c]
-4/13:コンピュータアーキテクチャ(前川)4、5限・・・徴収済み
-4/15:組み込みシステム(星野)4限・・・徴収済み
-4/22:組み込みシステム(星野)4限・・・徴収済み
*創造工房 [#c6d729de]
-7/6 音楽情報特徴検出アルゴリズムについて勉強&br;
+ジャンルの定義をする(Pop, Rock, Jazz, Hip-hop, etc)
+ジャンルで分けられた音楽に関するデータベースがある
+データベースの中にある曲の特徴検出をまとめてある(melodic, harmonic, timbral, rhythmic, etc) timbral=音質
+特徴検出されたデータをジャンルごとの群れにする(ガウス混合モデルを使う)・・・sample pictureあり
+結果出力(何も情報がない曲を上記の情報を元にどのジャンルに近いかを分析して出力する)&br;
&ref(gmdistribution_fit1.gif,,Sample Picture);
**MARSYAS [#b4eb132d]
-MARSYAS 音楽情報検索ツールの一つ
&ref(MARSYAS.jpeg,,Flow Chart);
Hamming ハミング窓関数
-&br;
PSD パワースペクトル密度
-&br;
Spectrum Centroid, RollOff, Flux
-Spectrum Centroid(スペクトル重心)&br;
--スペクトルの重心を求めている。音の明るさ?を知るのに使う。
-Spectrum RollOff&br;
--Centroidと似ている。RollOffの場合、重心ではなくスペクトルが85%の所を求めている。
-Spectrum Flux&br;
--???
ZeroCross
-&br;
RMS(Root Mean Square)
-&br;
Memory(Music Database)
-&br;
**Contents [#le6a9020]
+Title
+Outline
+MRIのFlow Chart
+スペクトルのPictureを使って1フレームごとの分析(平均、標準偏差)
+Feature Extractionの説明(Spectrum Centroid, RollOff, Flux)
+Database, Tools & Evaluation setup(10-fold non-stratified cross-validation)
+Result for each features
+Total result(Confusion Matrix & correctly)
+Conclusion(Which feature is good or bad.)
**参考文献 [#l9f402c0]
-特徴検出アルゴリズムのもう少し詳しい内容について勉強&br;
A Feature Selection Approach For Automatic Music Genre Classification &br;
-MARSYASについて勉強&br;
Musical Genre Classification of Audio Signals&br;
**調べること [#v770002e]
-Zero Cross Rate(ZCR):値が大きいと周波数が高い
-Analog to Digital Converter(ADC)とEnergyの関係
--ADCの値の2乗がEnergyに相当する?
-曲ごとのZCRやEnergy等のデータは時間ごとに変化するので、平均と分散をとる(ガウスを求めるのに使う)
終了行:
[[増田]]
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*理工学実験 [#ea10857f]
割り当て時間 40h
-4月
*確率統計学 & 微積分I[#b9659cc1]
-確率統計学
割り当て時間 4h
--7/21 テスト監督 13:10-15:40
--7/26 資料整理 13:10-14:40&br;
&br;
-微積分I
割り当て時間 16h
--7/6 資料整理 13:30-16:30
--7/15 資料整理 10:00-13:00
--7/20 資料印刷 13:00-18:00
--7/26 テスト監督 16:00-18:30
--7/27 資料整理 14:00-16:30
&br;
*代理TA [#jb57316c]
-4/13:コンピュータアーキテクチャ(前川)4、5限・・・徴収済み
-4/15:組み込みシステム(星野)4限・・・徴収済み
-4/22:組み込みシステム(星野)4限・・・徴収済み
*創造工房 [#c6d729de]
-7/6 音楽情報特徴検出アルゴリズムについて勉強&br;
+ジャンルの定義をする(Pop, Rock, Jazz, Hip-hop, etc)
+ジャンルで分けられた音楽に関するデータベースがある
+データベースの中にある曲の特徴検出をまとめてある(melodic, harmonic, timbral, rhythmic, etc) timbral=音質
+特徴検出されたデータをジャンルごとの群れにする(ガウス混合モデルを使う)・・・sample pictureあり
+結果出力(何も情報がない曲を上記の情報を元にどのジャンルに近いかを分析して出力する)&br;
&ref(gmdistribution_fit1.gif,,Sample Picture);
**MARSYAS [#b4eb132d]
-MARSYAS 音楽情報検索ツールの一つ
&ref(MARSYAS.jpeg,,Flow Chart);
Hamming ハミング窓関数
-&br;
PSD パワースペクトル密度
-&br;
Spectrum Centroid, RollOff, Flux
-Spectrum Centroid(スペクトル重心)&br;
--スペクトルの重心を求めている。音の明るさ?を知るのに使う。
-Spectrum RollOff&br;
--Centroidと似ている。RollOffの場合、重心ではなくスペクトルが85%の所を求めている。
-Spectrum Flux&br;
--???
ZeroCross
-&br;
RMS(Root Mean Square)
-&br;
Memory(Music Database)
-&br;
**Contents [#le6a9020]
+Title
+Outline
+MRIのFlow Chart
+スペクトルのPictureを使って1フレームごとの分析(平均、標準偏差)
+Feature Extractionの説明(Spectrum Centroid, RollOff, Flux)
+Database, Tools & Evaluation setup(10-fold non-stratified cross-validation)
+Result for each features
+Total result(Confusion Matrix & correctly)
+Conclusion(Which feature is good or bad.)
**参考文献 [#l9f402c0]
-特徴検出アルゴリズムのもう少し詳しい内容について勉強&br;
A Feature Selection Approach For Automatic Music Genre Classification &br;
-MARSYASについて勉強&br;
Musical Genre Classification of Audio Signals&br;
**調べること [#v770002e]
-Zero Cross Rate(ZCR):値が大きいと周波数が高い
-Analog to Digital Converter(ADC)とEnergyの関係
--ADCの値の2乗がEnergyに相当する?
-曲ごとのZCRやEnergy等のデータは時間ごとに変化するので、平均と分散をとる(ガウスを求めるのに使う)
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