Articles liés à Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Synopsis
Parce que la musique transmet et évoque des sentiments, une multitude de recherches ont été effectuées sur la reconnaissance des émotions musicales. Des recherches ont montré que l'ambiance musicale est liée à des caractéristiques basées sur le rythme, le timbre, la mélodie et les paroles. Par exemple, la musique triste est en corrélation avec le tempo lent, tandis que la musique joyeuse est généralement plus rapide. Nous voyons que seul un succès limité a été obtenu dans l'apprentissage des classificateurs automatiques des émotions de la musique classique hindoustani. Dans ce livre, nous avons rassemblé un ensemble de données de vérité de base de 196 clips raga qui ont été étiquetés avec l'une des deux émotions « Happy » et « Triste ». Nous avons étudié tous les enregistrements d'une période de 30 secondes pour l'uniformité. Divers ensembles de fonctionnalités audio ont été extraits à l'aide d'algorithmes standard. Un classificateur d'humeur musicale a été formé. Nous avons constaté que la probabilité de contour de la hauteur, lorsqu'elle est incluse comme l'une des caractéristiques, donne une précision de reconnaissance de l'humeur 30 % plus élevée.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Résultats de recherche pour Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Image fournie par le vendeur
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2014, 2014
ISBN 10 : 3659620394
ISBN 13 : 9783659620393
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions 'happy' and 'sad'. We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition. 72 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659620393
Acheter neuf
EUR 39,90
Expédition à EUR 23
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014
ISBN 10 : 3659620394
ISBN 13 : 9783659620393
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions 'happy' and 'sad'. We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition. N° de réf. du vendeur 9783659620393
Acheter neuf
EUR 45,66
Expédition à EUR 35
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014
ISBN 10 : 3659620394
ISBN 13 : 9783659620393
Neuf
Couverture souple
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Prasoon PranayDr. Soubhik Chakraborty is an Associate Professor in the Deptt. of Applied Mathematics at BIT Mesra, Ranchi, India. He has published several papers in algorithm analysis and music analysis. He is an AMS, ACM and IEEE re. N° de réf. du vendeur 5168892
Acheter neuf
EUR 34,25
Expédition à EUR 48,99
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image fournie par le vendeur
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing Okt 2014, 2014
ISBN 10 : 3659620394
ISBN 13 : 9783659620393
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions 'happy' and 'sad'. We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659620393
Acheter neuf
EUR 39,90
Expédition à EUR 60
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014
ISBN 10 : 3659620394
ISBN 13 : 9783659620393
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. Raga Analysis Using Artificial Neural Network | Pranay Prasoon (u. a.) | Taschenbuch | 72 S. | Englisch | 2014 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659620393 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 105034730
Acheter neuf
EUR 36,35
Expédition à EUR 70
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis
Quantité disponible : 5 disponible(s)