Abstract-Vi presenterar en dator audition system som både kan kommentera nya ljudspår med semantiskt meningsfulla ord och hämta relevanta spår från en databas av omärkt ljudinnehåll som ges en text-baserad fråga. Vi anser att de relaterade uppgifterna för innehållsbaserad ljudanmärkning och hämtning som en övervakad multiklass, multilabel problem där vi modellerar den gemensamma sannolikheten för akustiska funktioner och ord. Vi samlar in en datauppsättning på 1700 humangenererade anteckningar som beskriver 500 västerländska populära musikspår. För varje ord i ett ordförråd använder vi denna data för att träna en Gaussisk blandning modell (GMM) över ett ljudfunktionsutrymme. Vi uppskattar parametrarna för modellen med hjälp av den viktade blandning hierarkier förväntan maximization algoritm. Denna algoritm är mer skalbar till stora datamängder och producerar bättre densitetsuppskattningar än standard parameteruppskattningsmetoder. Kvaliteten på de musikanteckningar som produceras av vårt system är jämförbar med prestandan hos människor på samma uppgift. Vårt "query-by-text"-system kan hämta lämpliga låtar för ett stort antal musikaliskt relevanta ord. Vi visar också att vårt provspelningssystem är allmänt genom att lära sig en modell som kan kommentera och hämta ljudeffekter. Index Terms-Audio annotation och hämtning, musik information hämtning, semantisk musik analys.
Turnbull et al. REF försökte associera ljudinnehåll med semantiskt meningsfulla ord genom att använda en Gaussiansk blandningsmodell (GMM) av akustiska funktioner för varje ord.
Semantic Annotation and Retrieval of Music and Sound Effects
{'venue': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}