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Detección de eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianos

dc.creatorAlvarado-Durán, Pablo A.
dc.creatorÁlvarez-López, Mauricio A.
dc.creatorOrozco-Gutiérrez, Álvaro A.
dc.date2011-11-30
dc.date.accessioned2021-08-19T15:30:12Z
dc.date.available2021-08-19T15:30:12Z
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/108
dc.identifier10.22430/22565337.108
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/4894
dc.descriptionIn this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as “Event” or “Not Event” by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure.en-US
dc.descriptionEn este artículo se propone una metodología para detectar eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianos. En el algoritmo presentado, las señales de audio de entrada son transformadas a un espacio tiempo-frecuencia utilizando la Transformada de Tiempo Corto de Fourier para obtener el espectrograma, cuya dimensión es posteriormente reducida pasando de la frecuencia en escala lineal en Hertz a la escala logarítmica en Mel por medio de un banco de filtros triangulares. Finalmente, se clasifica entre “evento” y “no evento” cada uno de los espectros de tiempo corto contenidos en el espectrograma en escala Mel por medio de un clasificador binario basado en procesos Gaussianos. Como parte del proceso de evaluación, se compara el desempeño de la metodología propuesta con el desempeño de algunas técnicas ampliamente utilizadas para detectar eventos en este tipo de señales. Para tal fin, se implementa en MATLAB® cada una de estas técnicas y se ponen a prueba utilizando dos bases de datos compuestas por segmentos de audio de diferente complejidad; definida por el tipo y cantidad de instrumentos tocados al mismo tiempo. Los resultados indican que la metodología propuesta supera el desempeño de las técnicas hasta ahora planteadas, presentando un mejoramiento en la medida F de 1,66 % para la base de datos uno y de 0,45 % para la base de datos dos. es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)en-US
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/108/108
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasen-US
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 31 (2013); 93-122en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Num. 31 (2013); 93-122es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectGaussian processes classificationen-US
dc.subjectsupervised machine learningen-US
dc.subjectspectrogramen-US
dc.subjectevent detectionen-US
dc.subjectmusic signals.en-US
dc.subjectClasificación con procesos Gaussianoses-ES
dc.subjectaprendizaje de máquina supervisadoes-ES
dc.subjectespectrogramaes-ES
dc.subjectdetección de eventoses-ES
dc.subjectseñales de música.es-ES
dc.titleSound event detection for music signals using gaussian processesen-US
dc.titleDetección de eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES


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