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    Comparative Study of Musical Performance by Machine Learning

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    This paper deals with the very special domains from computer science viz. Machine learning, g enetic algorithms, rule based systems, music and various intelligent systems . Most of the musicians use m achine l earning approach to improve accuracy of the musical note . Intelligent systems use databases to store monophonic audio recordings performed by the musician of jazz standards. Howeve r, these approach use to obtain a model which explai n and generate performances of expressive music. Rule based approach gives note level information containing time, dynamics and melody alteration . In this paper, we investigate how all these machine learning techniques work . We also compare their featu res and performance with evolutionary approach which will help user to get Rule based incremental model . Finally, output will be in a summarized format which gives reference solution. Comparative analysis shows that methods used by Incremental Rule b ased Appro ach provide full functionality and effectiveness as compared with previous machine learning techniques

    Psicologia da Música: Aportes Teóricos e Metodológicos por mais de um século

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    A Psicologia da Música é abordada sob uma perspectiva teórica, traçando uma evolução histórica desde Helmoltz às abordagens atuais, destacando os principais modelos, teorias e aportes empíricos em termos de interesse de investigação, assim como temáticas associadas aos respectivos investigadores. O artigo discute ainda a base interdisciplinar da Psicologia da Música através dos aportes da Sociologia, Antropologia, Biologia, Filosofia e Física. Descreve os métodos empregados nas pesquisas envolvendo a Psicologia da Música, bem como as respectivas estratégias metodológicas: seus pontos fortes e pontos fracos. Essencialmente podem-se identificar três métodos amplamente utilizados: experimental, clínico (estudo de caso) e estudos de levantamento (survey), complementados pelas abordagens psicobiológica, autorelato e auto-observação e inteligência artificial. Potenciais contribuições da neurociência concluem o presente manuscrito
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