Musical Style Identification Using Grammatical Inference: The Encoding Problem. Cruz-Alcázar, P. P., Vidal-Ruiz, E., & Pérez-Cortés, J. C. In Sanfeliu, A. & Shulcloper, J. R., editors, Proc. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, pages 375–382, 2011. Springer Berlin Heidelberg.
doi  abstract   bibtex   
Un modelo de estilo identificación musical basado en inferencia gramatical (GI) se presenta. Bajo este modelo, las gramáticas regulares se utilizan para modelar el estilo musical. Clasificación de estilo se puede utilizar para implementar o mejorar la recuperación de contenido basado en bases de datos multimedia, la musicología y educación musical. En este trabajo, varias técnicas de GI se utilizan para aprender, a partir de ejemplos de melodías, una gramática estocástica para cada uno de los tres estilos musicales diferentes. Luego, cada una de las gramáticas aprendido proporciona un valor de confianza de una composición que pertenece a la gramática, que puede ser utilizado para clasificar las melodías de prueba. Una cuestión muy importante en este caso es el uso de un esquema de codificación de la música adecuada, los sistemas de codificación que se presentan diferentes y en comparación, alcanzando una tasa de error de clasificación del 3%.ABSTRACTA Musical Style Identification model based on Grammatical Inference (GI) is presented. Under this model, regular grammars are used for modeling Musical Style. Style Classification can be used to implement or improve content based retrieval in multimedia databases, musicology or music education. In this work, several GI Techniques are used to learn, from examples of melodies, a stochastic grammar for each of three different musical styles. Then, each of the learned grammars provides a confidence value of a composition belonging to that grammar, which can be used to classify test melodies. A very important issue in this case is the use of a proper music coding scheme, so different coding schemes are presented and compared, achieving a 3 % classification error rate.
@InProceedings{    cruz-alcazar.ea2011-musical,
    author       = {Cruz-Alc{\'{a}}zar, Pedro P. and Vidal-Ruiz, Enrique and
                   P{\'{e}}rez-Cort{\'{e}}s, Juan C.},
    year         = {2011},
    title        = {Musical Style Identification Using Grammatical Inference:
                   The Encoding Problem},
    abstract     = {Un modelo de estilo identificaci{\'{o}}n musical basado
                   en inferencia gramatical (GI) se presenta. Bajo este
                   modelo, las gram{\'{a}}ticas regulares se utilizan para
                   modelar el estilo musical. Clasificaci{\'{o}}n de estilo
                   se puede utilizar para implementar o mejorar la
                   recuperaci{\'{o}}n de contenido basado en bases de datos
                   multimedia, la musicolog{\'{i}}a y educaci{\'{o}}n
                   musical. En este trabajo, varias t{\'{e}}cnicas de GI se
                   utilizan para aprender, a partir de ejemplos de
                   melod{\'{i}}as, una gram{\'{a}}tica estoc{\'{a}}stica para
                   cada uno de los tres estilos musicales diferentes. Luego,
                   cada una de las gram{\'{a}}ticas aprendido proporciona un
                   valor de confianza de una composici{\'{o}}n que pertenece
                   a la gram{\'{a}}tica, que puede ser utilizado para
                   clasificar las melod{\'{i}}as de prueba. Una
                   cuesti{\'{o}}n muy importante en este caso es el uso de un
                   esquema de codificaci{\'{o}}n de la m{\'{u}}sica adecuada,
                   los sistemas de codificaci{\'{o}}n que se presentan
                   diferentes y en comparaci{\'{o}}n, alcanzando una tasa de
                   error de clasificaci{\'{o}}n del 3%.ABSTRACTA Musical
                   Style Identification model based on Grammatical Inference
                   (GI) is presented. Under this model, regular grammars are
                   used for modeling Musical Style. Style Classification can
                   be used to implement or improve content based retrieval in
                   multimedia databases, musicology or music education. In
                   this work, several GI Techniques are used to learn, from
                   examples of melodies, a stochastic grammar for each of
                   three different musical styles. Then, each of the learned
                   grammars provides a confidence value of a composition
                   belonging to that grammar, which can be used to classify
                   test melodies. A very important issue in this case is the
                   use of a proper music coding scheme, so different coding
                   schemes are presented and compared, achieving a 3 %
                   classification error rate.},
    booktitle    = {Proc. Iberoamerican Congress on Pattern Recognition},
    doi          = {10.1007/978-3-540-24586-5_46},
    editor       = {Sanfeliu, A. and Shulcloper, J. Ruiz-},
    keywords     = {computer and music},
    mendeley-tags= {computer and music},
    pages        = {375--382},
    publisher    = {Springer Berlin Heidelberg}
}
Downloads: 0
About
Documentation
Keywords
Search
Users
Terms and Conditions of Use
Privacy Policy
Sitemap
© BibBase.org 2021