Avtomatična transkripcija večglasnega petja

diplomsko delo

Uroš Paščinski (Avtor), Matija Marolt (Mentor)

Povzetek

V tem delu se posvetimo avtomatični transkripciji večglasnega petja. Od celotne transkripcije se omejimo na detekcijo tonov. Pripravimo si testno množico večglasnih slovenskih ljudskih pesmi, ki jih pridobimo iz terenskih posnetkov, in zanje zgradimo ročne transkripcije. Nad testno množico poženemo splošni algoritem za polifonično detekcijo tonov. Razvijemo interaktivno vizualizacijo, ki nam ponazori delovanje algoritma in olajša iskanje napak. Rezultatov algoritma ne moremo primerjati, ker je testna množica nova. Algoritem poskusimo izboljšati. Utežitveno funkcijo magnitudnega spektra nadomestimo z linearno, kar prinese slabše rezultate od prvotnih. Poskusimo tudi z dvakratnim beljenjem magnitudnega spektra, ki se obnese nekoliko bolje, a še vedno ne zadovoljivo. Z mehkejšim pristopom k vrednotenju opazimo, da je lahko vzrok težav slabe detekcije tudi problematična testna množica, saj ima precej intonančnih težav.

Ključne besede

avtomatična transkripcija;večglasno petje;slovenske ljudske pesmi;interaktivna vizualizacija;terenski posnetki;računalništvo;računalništvo in informatika;računalništvo in matematika;interdisciplinarni študij;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2015
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:	[U. Paščinski]
UDK:	004:78.087.6(043.2)
COBISS:	1536278211
Št. ogledov:	1959
Št. prenosov:	209
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Automatic transcription of polyphonic singing
Sekundarni povzetek:	In this work we focus on automatic transcription of polyphonic singing. In particular we do the multiple fundamental frequency (F0) estimation. From the terrain recordings a test set of Slovenian folk songs with polyphonic singing is extracted and manually transcribed. On the test set we try the general algorithm for multiple F0 detection. An interactive visualization of the main parts of the algorithm is made to analyse how it works and try to detect possible issues. As the data set is new we cannot compare the results. Steps are made towards improvements of the algorithm. The magnitude spectrum weighting function is replaced with a simple linear function but results in the degradation of the performance. Then we try to use double spectral whitening of the magnitude spectrum which turns out more promising, but still not satisfactory. A softer evaluation criteria shows that errors in performance might be due to the problematic test set, which has lots of intonation errors.
Sekundarne ključne besede:	automatic transcription;polyphonic singing;Slovenian folk songs;interactive visualization;terrain recordings;computer science;computer and information science;computer science and mathematics;interdisciplinary studies;diploma;
Vrsta datoteke:	application/pdf
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo
Komentar na gradivo:	Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani:	101 str.
ID:	8752166