izpis_h1_title_alt

An analysis of rhythmic patterns with unsupervised learning
ID Pesek, Matevž (Avtor), ID Leonardis, Aleš (Avtor), ID Marolt, Matija (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,04 MB)
MD5: 761959FF39C823DFC661E056847F50D8
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.mdpi.com/2076-3417/10/1/178 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
This paper presents a model capable of learning the rhythmic characteristics of a music signal through unsupervised learning. The model learns a multi-layer hierarchy of rhythmic patterns ranging from simple structures on lower layers to more complex patterns on higher layers. The learned hierarchy is fully transparent, which enables observation and explanation of the structure of the learned patterns. The model employs tempo-invariant encoding of patterns and can thus learn and perform inference on tempo-varying and noisy input data. We demonstrate the model’s capabilities of learning distinctive rhythmic structures of different music genres using unsupervised learning. To test its robustness, we show how the model can efficiently extract rhythmic structures in songs with changing time signatures and live recordings. Additionally, the model’s time-complexity is empirically tested to show its usability for analysis-related applications.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:music information retrieval, rhythm analysis, compositional hieararchical model
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:2020
Št. strani:22 str.
Številčenje:Vol. 10, iss. 1, art. 178
PID:20.500.12556/RUL-133130 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004:78
ISSN pri članku:2076-3417
DOI:10.3390/app10010178 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:1538490051 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:12.11.2021
Število ogledov:511
Število prenosov:121
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Applied sciences
Skrajšan naslov:Appl. sci.
Založnik:MDPI
ISSN:2076-3417
COBISS.SI-ID:522979353 Povezava se odpre v novem oknu

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:01.01.2020

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:pridobivanje informacij iz glasbe, analiza ritma, kompozicionalni hierarhični model

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj