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Music Onset Detection Using Convolutional Neural Network
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- 발행기관
- 한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
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- 간행물
- IJICTDC 바로가기
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- 통권
- Vol 4 No 1 (2019.06)바로가기
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- 페이지
- pp.19-23
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A362469
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원문정보
초록
- 영어
- Onset detection is a primary task in audio processing for any higher-level audio processing such as music information retrieval or automatic speech recognition. Onset detection using data driven approach is hard due to labeled data scarcity. In this work we use some in build dataset for training our convolutional neural network (CNN) work and make some test data for Nepalese traditional music. The CNN with raw waveform of input audio signal performs well in this study for onset detection. This network performs well in diversified audio type where 50 millisecond windows are set in each audio file to identify the presence or absence of onset.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Data
3. Proposed work / Methodology
3.1 Preparation and Audio Augmentation
3.2 Network Architecture
4. Results and Discussion
5. Conclusion
Acknowledgement
References
키워드
Onset detection MIR ASR raw waveform저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
- 설립연도
- 2015
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.
간행물
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- 간행물명
- IJICTDC [International Journal of Information Communication Technology and Digital Convergence]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2466-0094
- 수록기간
- 2016~2026
- 십진분류
- KDC 300 DDC 303
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