Timbre distance and similarity are

Timbre distance and similarity are an expression of the phenomenon that some music appears similar while other songs sound very different to us. The notion of genre is often used to categorize music, but songs from a single genre do not necessarily sound similar and vice versa. In this work we analyze and compare a large amount of different audio features and psychoacoustic variants thereof for the purpose of modelling timbre distance. The sound of polyphonic music is commonly described by extracting audio features on short time windows during which the sound is assumed to be stationary. The resulting down sampled time series are aggregated to form a high level feature vector describing the music. We generated high level features by systematically applying static and temporal statistics for aggregation. The temporal structure of features in particular has previously been largely neglected. A novel supervised feature selection method is applied to the huge set of possible features. The selected feature distances correspond to timbre differences in music. The features show few redundancies and have high potential for explaining possible clusters. They outperform seven other previously proposed feature sets on several datasets w.r.t. the separation of the known groups of timbrally different music.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Timbre ระยะและความคล้ายคลึงกันคือ ค่าของปรากฏการณ์ว่า บางเพลงปรากฏเหมือนกันในขณะที่เสียงเพลงอื่น ๆ แตกต่างกันมากเรา มักมีใช้แนวคิดของประเภทเพื่อจัดประเภทเพลง แต่เพลงจากประเภทเดียวไม่จำเป็นต้องฟังคล้ายกัน และในทางกลับกัน ในงานนี้ เราวิเคราะห์ และเปรียบเทียบคุณลักษณะของเสียงแตกต่างกันและตัวแปร psychoacoustic ดังกล่าวเพื่อสร้างแบบจำลองจาก timbre จำนวนมาก โดยทั่วไปมีอธิบายเพลงเหมือนจริง โดยแยกคุณลักษณะเสียงใน windows เวลาสั้น ๆ ซึ่งเสียงจะถือเครื่องเขียน เกิดลงชุดตัวอย่างเวลาจะรวมแบบเวกเตอร์คุณลักษณะระดับสูงอธิบายเพลง เราสร้างคุณลักษณะระดับสูง โดยการใช้ระบบสถิติถาวร และชั่วคราวรวม โครงสร้างชั่วคราวของคุณลักษณะเฉพาะมีก่อนหน้านี้แล้วส่วนใหญ่ที่ไม่มีกิจกรรม ใช้วิธีการเลือกคุณลักษณะมีนวนิยายชุดใหญ่ของคุณลักษณะที่เป็นไปได้ ระยะทางเลือกคุณลักษณะสอดคล้องกับความแตกต่างของ timbre เพลง แสดงไม่กี่ redundancies และมีศักยภาพสูงสำหรับอธิบายคลัสเตอร์ได้ จะ outperform เจ็ดอื่น ๆ ก่อนหน้านี้เสนอคุณลักษณะกำหนด datasets หลาย w.r.t. แยกของกลุ่มรู้จักเพลงที่แตกต่างกัน timbrally

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระยะต่ำและความคล้ายคลึงกันมีการแสดงออกของปรากฏการณ์ที่บางเพลงปรากฏคล้ายเพลงอื่น ๆ ในขณะที่เสียงที่แตกต่างกันมากสำหรับเรา ความคิดของประเภทที่มักจะใช้ในการจัดหมวดหมู่เพลง แต่เพลงจากประเภทเดียวไม่จำเป็นต้องเสียงที่คล้ายกันและในทางกลับกัน ในงานนี้เราจะวิเคราะห์และเปรียบเทียบจำนวนมากของคุณสมบัติที่แตกต่างกันและเสียง psychoacoustic สายพันธุ์ดังกล่าวเพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างแบบจำลองระยะทางต่ำ เสียงเพลงประสานเสียงอธิบายไว้โดยทั่วไปการสกัดคุณลักษณะเสียงบนหน้าต่างเวลาสั้น ๆ ในระหว่างที่เสียงจะถือว่านิ่ง ผลอนุกรมเวลาลงตัวอย่างมีการรวบรวมในรูปแบบคุณลักษณะในระดับสูงเวกเตอร์อธิบายเพลง เราสร้างคุณสมบัติในระดับสูงโดยมีระบบการใช้สถิติแบบคงที่และเวลาสำหรับการรวม โครงสร้างชั่วคราวของคุณสมบัติโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ได้รับก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ถูกทอดทิ้ง วิธีการเลือกคุณลักษณะดูแลนวนิยายนำมาใช้กับชุดใหญ่ของคุณสมบัติที่เป็นไปได้ ระยะทางคุณลักษณะที่เลือกตรงกับความแตกต่างที่ต่ำในเพลง คุณสมบัติที่แสดงความซ้ำซ้อนน้อยและมีศักยภาพสูงในการอธิบายที่เป็นไปได้กลุ่ม พวกเขาดีกว่าเจ็ดชุดคุณลักษณะอื่น ๆ ที่นำเสนอก่อนหน้านี้ในชุดข้อมูลหลาย wrt แยกกลุ่มที่รู้จักกันของเพลงที่แตกต่างกัน timbrally

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระยะทางประทับและความคล้ายคลึงเป็นนิพจน์ของปรากฏการณ์ที่ปรากฏในขณะที่เพลงอื่น ๆที่คล้ายกัน บางเพลงเสียงที่แตกต่างกันมากกับเรา ความคิดของประเภทนี้มักจะใช้ในการจัดหมวดหมู่เพลง แต่เพลงจากประเภทเดี่ยว ไม่จําเป็นต้องออกเสียงคล้ายกัน และในทางกลับกันในงานนี้เราได้วิเคราะห์และเปรียบเทียบจำนวนมากคุณสมบัติเสียงที่แตกต่างกันและสายพันธุ์ psychoacoustic ของมัน สำหรับวัตถุประสงค์ของการประทับระยะทาง เสียงเพลงซึ่งมีความก้าวหน้าโดยการแยกเสียงคุณลักษณะใน Windows เวลาสั้นๆในช่วงที่เป็นเสียงที่ถือว่าเป็นเครื่องเขียนส่งผลให้เวลารวมลงในชุดรูปแบบเวกเตอร์ระดับคุณลักษณะการดนตรี เราสร้างระดับคุณลักษณะ โดยมีระบบการใช้ไฟฟ้าสถิตและสถิติชั่วคราวสำหรับการรวมกัน เกี่ยวกับโครงสร้างคุณสมบัติเฉพาะได้ก่อนหน้านี้ ยังคงถูกทอดทิ้งนิยายนิเทศวิธีการเลือกคุณลักษณะที่ใช้กับชุดใหญ่ของคุณสมบัติที่เป็นไปได้ เลือกคุณลักษณะระยะทางสอดคล้องกับความแตกต่าง ประทับในเพลง คุณสมบัติที่แสดงและไม่ซ้อน มีศักยภาพสูงสำหรับการอธิบายกลุ่มที่เป็นไปได้ พวกเขาดีกว่าเจ็ดอื่น ๆก่อนหน้านี้ได้เสนอชุดคุณลักษณะหลายข้อมูล w.r.t.การแยกของที่รู้จักกันของกลุ่ม timbrally แตกต่างกัน
โหลดเพลง