• Communities & Collections
    • By Issue Date
    • Authors
    • Titles
    • Subjects
    • Multimedia
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Browse 
    • Communities & Collections
    • By Issue Date
    • Authors
    • Titles
    • Subjects
    • Multimedia
  • English 
    • español
    • English
    • português (Brasil)
  • Login
View Item 
  •   Institutional repository ITM
  • Sistema de Revistas Científicas ITM
  • TecnoLógicas
  • Num. 31 (2013)
  • View Item
  •   Institutional repository ITM
  • Sistema de Revistas Científicas ITM
  • TecnoLógicas
  • Num. 31 (2013)
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

All of ITMCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsMultimediaThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsMultimedia

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Detección de eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianos

Thumbnail
View/Open
108-Manuscrito-198-1-10-20170208.pdf (703.0Kb)
Share this
Date
2011-11-30
Author
Alvarado-Durán, Pablo A.
Álvarez-López, Mauricio A.
Orozco-Gutiérrez, Álvaro A.
Keywords
Clasificación con procesos Gaussianos; aprendizaje de máquina supervisado; espectrograma; detección de eventos; señales de música.
Metadata
Show full item record
PDF Documents
Abstract
En 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. 
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/918
Collections
  • Num. 31 (2013) [12]

Departamento de Biblioteca y Extensión Cultural
bibliotecaitm@itm.edu.co

Contact Us | Send Feedback