Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Raga Analysis Using Artificial Neural Network



Год выпуска: 2014
Автор: Pranay Prasoon and Soubhik Chakraborty
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 72
ISBN: 9783659620393
Описание
Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions “happy” and “sad”. We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition.


Похожие книги

  1. Zhazar Toktabolat. Using Artificial Neural Networks in Reservoir Characterization. – М.: Scholars Press, 2013. – 144 с.
  2. Philip Adewuyi. Demand-Side Management Analysis Using Artificial Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 72 с.
  3. Jagannath Singh and Bibhudatta Sahoo. Software Effort Estimation Using Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 84 с.
  4. Suhaas Bhargava Ayyagari. Artificial Neural Network Based Fault Location For Transmission Lines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 124 с.
  5. Natalia Gotman,Galina Shumilova and Tatiana Starceva. Electric load forecasting using an artificial neural networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 100 с.
  6. Simon Mitton and Michael Dowd. Damage Detection of Bridge Decks Using Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 64 с.
  7. Parameshwar Shirgure and G. S. Rajput. Evaporation modeling using Artificial neural networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 328 с.
  8. Shivmurti Srivastav and Baburao K. Kumbhar. Superheated Steam Drying of Paneer Using Artificial Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 156 с.
  9. Mohammad Ebrahim Banihabib,Azar Arabi,Ali A. Salha and Ali Rahimikhoob. Artificial Neural Network Model of Maximum Temperature Using NOAA data. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 92 с.
  10. Pranay Prasoon and Soubhik Chakraborty. Raga Analysis Using Artificial Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 72 с.
  11. C. Kiruthika. Artificial Neural Network Approach To Certain Classification Problems. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 104 с.
  12. Boran Sekeroglu and Gulsum Y?ld?z As?ksoy. Diagnosis Of Epilepsy Disorders Using Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 96 с.
  13. Jitendra Sinha,Avinash Agarwal and R. K. Sahu. River Flow Modelling Using Artificial Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 168 с.
  14. Ritu Vijay. Time Series Analysis using Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 60 с.
  15. Mais Mohammed Hobi and Sarab Majeed Hameed. Biometrics for User Authentication Using Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 108 с.
  16. Jiri Holoska and Zuzana Kominkova Oplatkova. Steganalysis by means of Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 132 с.
  17. JORDI PETCHAME SALA. Liquidity Risk Modeling using Artificial Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 116 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Понятие и история брендинга. Анализ создания и стратегия продвижения бренда ***
Электроснабжение городов и промышленных предприятий
Другое
72 стр.
Комплекс маркетинговых коммуникаций в продвижении цифровых СМИ
Маркетинг
Диплом
74 стр.
Продвижение брендов в шоу-бизнесе
Электроснабжение городов и промышленных предприятий
Диплом
79 стр.
Поиск и внедрение дополнительных каналов монетизации ipad-версии журнала (на примере конкретного проекта с уникальным контентом)
Основы сертификации и стандартизации
Диплом
103 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Гошевичус
Премного благодарен! Вы очень мне помогли! Даже не знаю почему! Спасибки :))