Hall Glenn, Ezzaidi Hassan, Bahoura Mohammed et Volat Christophe. (2013). Classification of pizzicato and sustained articulations. 21st European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2013), 2013, p. 1-5.
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URL officielle: https://ieeexplore.ieee.org/document/6811404
Résumé
Musical instrument recognition has recently received growing attention from the research community and music industry. It plays a significant role in multimedia applications. Many approaches have been proposed to classify musical instruments. Particularly, the articulation refers to the style in which a song's note is played. In this paper, we propose a new avenue for musical instrument classification into two categories: Pizzicato and Sustain articulations. New features derived from chromagram contours are investigated by using the classical invariant moments. A comparison with a reference system using a feature vector constructed from 38 feature parameters and using k-NN classifier is provided. The standard RWC database is used for all experiments.
| Type de document: | Article publié dans une revue avec comité d'évaluation |
|---|---|
| Volume: | 2013 |
| Pages: | p. 1-5 |
| Version évaluée par les pairs: | Oui |
| Date: | 2013 |
| Sujets: | Sciences naturelles et génie > Génie Sciences naturelles et génie > Génie > Génie électrique et génie électronique Sciences naturelles et génie > Sciences appliquées |
| Département, module, service et unité de recherche: | Départements et modules > Département des sciences appliquées > Module d'ingénierie |
| Mots-clés: | Proceedings, Instruments, Timbre, Vectors, Databases, Feature extraction, Shape, Instruments, Timbre, Vecteurs, Bases de données, Extraction de caractéristiques, Forme |
| Déposé le: | 30 juin 2021 18:33 |
|---|---|
| Dernière modification: | 30 juin 2021 18:33 |
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