SpectroFusionNet是一种CNN的方法,利用光谱融合用于电吉他演奏识别
Ganesh Kumar Chellamani1, Aishwarya N2, Chandhana C1
1Department of ECE, Amrita School of Engineering, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Chennai, India.
深度学习模型SpectroFusionNet准确地识别了使用Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 和Gammatone光谱的电吉他技巧. 这种自动化系统实现了音乐信息检索的高精度.
科学领域:
- 音乐信息检索 音乐信息检索
- 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 音乐是人类表达中不可或缺的一种通用语言.
- 音乐乐器和技术的自动识别是一个不断增长的领域.
- 电吉他演奏涉及复杂的技巧,很难分类.
研究的目的:
- 介绍SpectroFusionNet,这是一个用于自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架.
- 探索各种频谱提取和特征融合策略,以改善分类.
- 评估关于不同吉他声音类别的拟议框架的性能.
主要方法:
- 提取Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC),连续波形变换 (CWT) 和Gammatone光谱图. 这些光谱图中的Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 和Gammatone光谱图中的CWT.
- 使用轻量级深度学习模型 (MobileNetV2,InceptionV3,ResNet50) 来单独处理光谱图.
- 早期和晚期融合策略的应用,然后使用九种机器学习模型 (SVM,MLP,随机森林等) 进行分类. ) 的情况.
主要成果:
- MFCC-Gammatone晚期融合策略实现了最高的性能:99.12%的准确性,100%的精度和100%的回忆 across9个类.
- 在单个光谱图处理中,ResNet50显示出更好的性能.
- 在实时音频数据集上,SpectroFusionNet以70.9%的准确度证明了其在现实世界中的适用性.
结论:
- 在SpectroFusionNet的帮助下,可以有效地自动识别电吉他演奏技巧.
- 晚期的MFCC和Gammatone光谱的融合为分类提供了优越的特征表示.
- 该框架显示了在音乐技术和分析领域的现实应用的潜力.
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