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  1. Public
  2. 研究紀要
  3. 工学部研究報告
  4. 43(2009)
  1. Private
  2. 研究紀要
  3. 工学部研究報告Research reports of the Faculty of Engineering, Kinki University
  4. 43(2009)

<Original Papers>Classification of three composers' popular songs using feature vectors based on the musical score information

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/7269
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/7269
40280ff6-bc56-4792-a2a2-edf7fb28b912
名前 / ファイル ライセンス アクション
AN00063799-20091221-0079.pdf AN00063799-20091221-0079.pdf (927.6 kB)
Item type ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2011-02-22
タイトル
タイトル <Original Papers>Classification of three composers' popular songs using feature vectors based on the musical score information
著者 Deguchi, Sachiko

× Deguchi, Sachiko

Deguchi, Sachiko

ja-Kana デグチ, サチコ

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Mikamoto, Shohei

× Mikamoto, Shohei

Mikamoto, Shohei

ja-Kana ミカモト, ショウヘイ

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Kurose, Yoshinobu

× Kurose, Yoshinobu

Kurose, Yoshinobu

ja-Kana クロセ, ヨシノブ

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言語
言語 eng
キーワード
主題 feature vector, n-gram, NN rule, music classification, musical score, scale, composer, recommendation system
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者(英)
言語 en
値 出口, 幸子
著者(英)
言語 en
値 三家本, 祥平
著者(英)
言語 en
値 黒瀬, 能聿
著者 所属
値 近畿大学大学院システム工学研究科電子情報システムクラスタ
著者 所属
値 富士通テンテクノロジ株式会社
著者 所属
値 近畿大学大学院システム工学研究科電子情報システムクラスタ
著者所属(翻訳)
値 Cluster of Electronic Engineering and Information Science, Graduate School of Systems Engineering, Kinki University
著者所属(翻訳)
値 currently Fujitsu Ten Technology Limited
著者所属(翻訳)
値 Cluster of Electronic Engineering and Information Science, Graduate School of Systems Engineering, Kinki University
版
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者 名前
出版者 近畿大学工学部
書誌情報 近畿大学工学部研究報告
en : Research reports of the Faculty of Engineering, Kinki University

号 43, p. 79-84, 発行日 2009-12-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0386491X
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper describes the extraction of features from three composers' songs and the classification of the songs by applying the NN rule with several feature vectors. The features are extracted from the score database that was built by inputting the musical score information. This research uses several 3-dimensional feature vectors that consist of the features of 5-note patterns, notes in a musical scale, intervals in a scale, and 3-note patterns in a scale. Each axis of the feature space represents the feature of each composer. The classification result indicates that the features of pitch transitions in a scale are more effective than those without a scale. This research also uses several 9-dimensional feature vectors that are the combinations of the features used in the 3-dimensional vectors. The classification result indicates that the combinations of the features of pitch transitions in a scale and those without a scale are effective. Next, this research examines the combinations of composers. The result shows that the correct classification ratio depends on the combination of composers. A prototype system to recommend songs has been made by applying the feature space studied in this research.
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-21 00:19:51.176072
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