Den "bag of frames" approach (BOF) till ljud mönsterigenkänning representerar signaler som den långsiktiga statistiska fördelningen av deras lokala spektral funktioner. Detta tillvägagångssätt har visat sig vara nästan optimalt för att simulera hörseluppfattningen av naturliga och mänskliga miljöer (eller ljudlandskap) och är också det mest dominerande paradigmet för att extrahera beskrivningar på hög nivå från musiksignaler. Nyligen genomförda studier visar dock att BOF, i motsats till dess tillämpning på ljudbildssignaler, endast ger begränsad prestanda när den tillämpas på polyfoniska musiksignaler. I detta dokument föreslås att man uttryckligen undersöker skillnaden mellan urbana ljudlandskap och polyfonisk musik med avseende på deras modellering med BOF-metoden. För det första bekräftar tillämpningen av samma mått av akustisk likhet på både ljudlandskaps- och musikdataset att BOF-metoden kan modellera ljudlandskap till nästan perfekt precision, och uppvisar ingen av de begränsningar som observerats i musikdatasetet. För det andra visar ändringen av denna åtgärd genom 2 anpassade homogenitetstransformeringar på kritiska skillnader i den tidsmässiga och statistiska strukturen hos den typiska ramfördelningen för varje typ av signaler. Sådana skillnader kan förklara den ojämna prestandan hos BOF algoritmer på ljudlandskap och musiksignaler, och tyder på att deras mänskliga uppfattning bygger på kognitiva processer av en annan natur.
Observationerna betraktas sedan som en Bag Of Frames (BOF) REF som är ungefärlig med hjälp av blandningsmodeller som representerar sannolikhetsfördelningen av observationer i funktionsutrymmet.
The bag-of-frames approach to audio pattern recognition: A sufficient model for urban soundscapes but not for polyphonic music
{'venue': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'journal': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}