Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
SymCHM—an unsupervised approach for pattern discovery in symbolic music with a compositional hierarchical model
ID
Pesek, Matevž
(
Avtor
),
ID
Leonardis, Aleš
(
Avtor
),
ID
Marolt, Matija
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(846,04 KB)
MD5: 97589F1A41E0E9BF66FA78D99818EC2A
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
http://www.mdpi.com/2076-3417/7/11/1135
Galerija slik
Izvleček
This paper presents a compositional hierarchical model for pattern discovery in symbolic music. The model can be regarded as a deep architecture with a transparent structure. It can learn a set of repeated patterns within individual works or larger corpora in an unsupervised manner, relying on statistics of pattern occurrences, and robustly infer the learned patterns in new, unknown works. A learned model contains representations of patterns on different layers, from the simple short structures on lower layers to the longer and more complex music structures on higher layers. A pattern selection procedure can be used to extract the most frequent patterns from the model. We evaluate the model on the publicly available JKU Patterns Datasets and compare the results to other approaches.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
music information retrieval
,
compositional modelling
,
pattern discovery
,
symbolic music representations
Vrsta gradiva:
Članek v reviji
Tipologija:
1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:
Objavljeno
Različica publikacije:
Objavljena publikacija
Leto izida:
2017
Št. strani:
20 str.
Številčenje:
Vol. 7, iss. 11, art. 1135
PID:
20.500.12556/RUL-131009
UDK:
004:78
ISSN pri članku:
2076-3417
DOI:
10.3390/app7111135
COBISS.SI-ID:
1537631683
Datum objave v RUL:
21.09.2021
Število ogledov:
769
Število prenosov:
141
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
Applied sciences
Skrajšan naslov:
Appl. sci.
Založnik:
MDPI
ISSN:
2076-3417
COBISS.SI-ID:
522979353
Licence
Licenca:
CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:
To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:
04.11.2017
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
pridobivanje informacij iz glasbe
,
kompozicionalno modeliranje
,
odkrivanje vzorcev
,
simbolne predstavitve glasbe
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj