Automaatne tonaalsuse avastamine

dc.contributor.advisorTretjakov, Konstantinet
dc.contributor.authorAljanaki, Annaet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2013-09-09T09:44:18Z
dc.date.available2013-09-09T09:44:18Z
dc.date.issued2011et
dc.description.abstractSelles töös oleme pakkunud mudeli tonaalsuse avastamiseks, mis on võimeline tegelema muusikaga erinevatest muusikalisest traditsioonedest ilma, et nende põhjalik analüüs oleks nõutud. Meie mudel põhineb eeldusel, et enamik muusikalisi traditsioone kasutavad hieraarhia kehtestaniseks helide kestust. Oleme pakkunud algoritmi automaatseks helilaadi avastamiseks. Meetod oli hinnatud nii sümboolse kui ka audio andmestiku peal.et
dc.description.abstractIn this thesis we have proposed a model for tonality estimation, which is capable of handling music coming from various musical traditions and does not require their thorough analysis. In our model we have employed an assumption, that most musical traditions use duration to maintain pitch salience. Proceeding from this assumption, we have proposed an algorithm for automatic key detection, based on a distributional approach. The proposed method was evaluated on both symbolic and acoustic datasets.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/33023
dc.language.isoenet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticsen
dc.subject.otherinfotechnologyen
dc.titleAutomaatne tonaalsuse avastamineet
dc.title.alternativeAutomatic musical key detectionet
dc.typeThesiset

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
thesis.pdf
Size:
1.03 MB
Format:
Adobe Portable Document Format