BEATROOT – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

BEATROOT – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

10 Mayıs 2022 beatroot distribution beatroot music beatroot products 0
Bilgi Teknolojisinde Temel Kavramlar – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

BEATROOT

Satranç oynamak gibi karmaşık bilişsel görevlerle karşılaştırıldığında, vuruş izleme (bir müzik parçasının temel ritmik nabzını belirleme) özellikle zor görünmüyor, çünkü müzik eğitimi çok az olan veya hiç olmayan, ayaklarını yere vuran, ellerini çırp ya da müzikle zamanında dans et.

Ancak satranç programları dünya şampiyonlarıyla rekabet ederken, son sistemler bu hedefe yaklaşsa da, ortalama bir müzisyenin vuruş izleme yeteneğine yaklaşan bir bilgisayar programı geliştirilmemiştir. Bu bölümde, anlamlı bir şekilde icra edilen müzikte müzik ritimlerinin hızını ve sürelerini tahmin eden bir sistem olan BeatRoot’u açıklıyoruz.

BeatRoot, vuruş algısını iki etkileşimli süreçle modeller: Birincisi vuruşların oranını bulur (tempo indüksiyonu) ve ikincisi bir nabız dizisini müzikle senkronize eder (vuruş takibi).

Herhangi bir zamanda, bu süreçlerin her biri ile ilgili birden fazla hipotez mevcut olabilir; bunlar, her bir hipotezi temsil eden ajanların en iyi çözümü bulmak için rekabet ettiği ve işbirliği yaptığı çoklu ajan mimarisi ile modellenir. Kullanıcı arayüzü, müziğin ve çıkarılan vuruşların grafiksel bir temsilini sunar ve kullanıcının düzenlemeye dayalı olarak sonuçları düzenlemesine ve yeniden hesaplamasına olanak tanır. BeatRoot’a giriş, ya dijital ses ya da MIDI gibi sembolik müzik verileridir.

Bu veriler, sinyalin (veya sinyalin bir dizi frekans bandının) genlik zarfının eğiminde tepe noktaları bulan bir başlangıç ​​saptama algoritması kullanılarak belirgin ritmik olayları saptamak için çevrim dışı olarak işlenir. Bu olayların zamanlaması daha sonra çeşitli metrik düzeylerde temponun hipotezlerini oluşturmak için analiz edilir.

İlk olarak, başlangıçlar arası aralıklar (IOI’ler), başlangıç ​​çiftleri arasındaki zaman farkları hesaplanır ve ardından çeşitli müzik birimlerini (örneğin yarım notalar, çeyrek notalar) temsil eden benzer IOI’lerin gruplarını bulmak için bir kümeleme algoritması kullanılır. ). Kümeler hakkındaki bilgiler, daha sonra vuruş izleme alt sistemine geçirilen sıralı bir tempo hipotezi listesi üretmek için kümeler arasındaki tamsayıya yakın ilişkiler tanımlanarak birleştirilir.


beatroot products
beatroot music
beatroot distribution
beatroot llc
steve corn beatroot
beatroot algorithm
beatroot music – reviews
Beatroot


Vuruş izleme alt sistemi, çeşitli tempo hipotezleriyle eşleşen olay dizilerini bulmak için bir çoklu aracı mimarisi kullanır ve en olası vuruş zamanları dizisini belirlemek için her diziyi derecelendirir. Her ajan, atımların hızı ve zamanlaması hakkında belirli bir hipotezi temsil eder ve ajan tespit edilen başlangıçları tahmin edilen atım süreleriyle eşleştirdikçe güncellenir.

Aracı ayrıca, vuruş sürelerinin ne kadar eşit aralıklarla yerleştirildiğine, kaç tahmin edilen vuruşun gerçek olaylara karşılık geldiğine ve başlangıç ​​anındaki sinyal genliğinden hesaplanan eşleşen olayların belirginliğine dayalı olarak vuruş takibini değerlendirir. İşlem sonunda, en yüksek puana sahip temsilci, atım izleme probleminin çözümü olarak atım sırasını çıkarır.

BeatRoot, Linux/C++ ile yazılmıştır ve 1.000 satır Java’dan oluşan bir grafik kullanıcı arayüzü ile yaklaşık 10.000 satır kod içerir. Kullanıcı arayüzü, tıklamalarla işaretlenen vuruş süreleriyle müziğin çalınmasına izin verir ve hataların düzeltilmesi veya alternatif metrik seviyelerin seçimi için düzenleme işlevleriyle birlikte sinyalin ve vuruşların grafiksel bir görüntüsünü sağlar.

Vuruş izlemeyi test etmek için standart bir külliyatın olmaması, sistemin objektif bir değerlendirmesini yapmak için bir zorluk yaratır. Otomatik vuruş izleme algoritması birkaç veri seti üzerinde test edilmiştir: 13 tam piyano sonat seti, iki Beatles şarkısının geniş bir solo piyano performansı koleksiyonu ve küçük bir pop şarkısı seti.

Her durumda, sistem vuruşların ortalama %90’ından fazlasını buldu ve başka bir son teknoloji tempo takipçisi ile olumlu bir şekilde karşılaştırdı. Tempo indüksiyon sonuçları hemen hemen her zaman doğruydu, bu nedenle hatalar genellikle doğru vuruş süreleri arasında vuruş başlangıçları olarak seçmek gibi vuruşun fazıyla ilgiliydi. İlgilenen okuyucular adresindeki ses örneklerine yönlendirilir.

JTRANSCRİBER

Otomatik bir müzik transkripsiyon sisteminin amacı, bir ses kaydından, çalınan parçayı temsil eden bir tür sembolik notasyon (genellikle yaygın müzik notasyonu) yaratmaktır. Klasik müzik için bu, icracının parçayı çaldığı nota ile aynı olmalıdır.

Bu amaca asla tam olarak ulaşılamamasının birkaç nedeni vardır, örneğin, notalar ve performanslar arasında birebir örtüşme olmaması ve maskelemenin bir müzik performansında meydana gelen her şeyi ölçmeyi imkansız hale getirmesi. Son zamanlardaki transkripsiyon denemeleri, solo piyano müziği için nota tespit oranlarının %90 civarında olduğunu bildiriyor ve bu, müzisyenler için bir şekilde faydalı olmak için yeterli.

Tam bir transkripsiyon sistemi normalde iki aşamada kavramsallaştırılır: sembolik bir temsil (genellikle MIDI formatında) üreten tüm notaların perdesinin ve zamanlamasının tespit edildiği sinyal işleme aşaması ve sembolik verilerin içinde bulunduğu notasyon aşaması. müzikal terimlerle yorumlanır ve bir nota olarak sunulur.

Bu ikinci aşama, anahtar imzasını ve zaman işaretini bulma, tempo değişikliklerini takip etme, notaların başlangıç ​​ve çıkış zamanlarını niceleme, notalar için uygun enharmonik yazımları seçme, çok sesli pasajlardaki seslere nota atama ve son olarak müzikal müziği düzenleme gibi görevleri içerir. Sayfadaki semboller. Burada, tüm notaların perdesini ve zamanlamasını tespit ederek veya daha somut bir ifadeyle, ses verilerini MIDI’ye dönüştürerek, sorunun yalnızca ilk aşamasını ele alıyoruz.

Veriler Şekil 3’e göre işlenir: Ses verilerinin ortalaması tek bir kanala alınır ve işleme hızını artırmak için alt örneklenir. Kullanıcının pencerelerin tipini, boyutunu ve aralığını seçmesiyle birlikte sinyalin zaman-frekans görüntüsünü oluşturmak için kısa süreli Fourier dönüşümü (STFT) kullanılır. Faz ses kodlayıcı için geliştirilmiş bir teknik kullanılarak, her frekans bölmesindeki sinüzoidal enerjinin daha doğru bir tahmini, her bölmedeki faz değişim oranından hesaplanabilir.

Bir sonraki adım, büyüklük spektrumundaki tepe noktalarını hesaplamak ve frekans tahminlerini, zaman ve frekansta lokalize enerji paketlerini temsil eden bir dizi zaman-frekans atomu verecek şekilde birleştirmektir.

Bunlar daha sonra, müzik notalarının parçalarını temsil eden bir dizi frekans izi oluşturmak için komşu çerçevelerdeki (zaman dilimleri) atomlarla birleştirilir. Frekans izleri, gözlemlenen izleri ortaya çıkaracak en olası temel frekans kümesi tahmin edilerek müzik notalarına atanır ve her notanın perdesi, başlangıç ​​zamanı, süresi ve genliği, onu oluşturan kısımlardan tahmin edilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir