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Auditory Spectrum-Based Pitched Instrument Onset Detection
In this paper, a method for onset detection of music signals using auditory spectra is proposed. The auditory spectrogram provides a time-frequency representation that employs a sound processing model resembling the human auditory system. Recent work on onset detection employs DFT-based features describing spectral energy and phase differences, as well as pitch-based features. These features are often combined for maximizing detection performance. Here, the spectral flux and phase slope features are derived in the auditory framework and a novel fundamental frequency estimation algorithm based on auditory spectra is introduced. An onset detection algorithm is proposed, which processes and combines the aforementioned features at the decision level. Experiments are conducted on a dataset covering 11 pitched instrument types, consisting of 1829 onsets in total. Results indicate that auditory representations outperform various state-of-the-art approaches, with the onset detection algorithm reaching an F-measure of 82.6%
Pitch-Informed Solo and Accompaniment Separation
ï»żDas Thema dieser Dissertation ist die Entwicklung eines Systems zur
Tonhöhen-informierten Quellentrennung von Musiksignalen in Soloinstrument
und Begleitung. Dieses ist geeignet, die dominanten Instrumente aus einem
MusikstĂŒck zu isolieren, unabhĂ€ngig von der Art des Instruments, der
Begleitung und Stilrichtung. Dabei werden nur einstimmige
Melodieinstrumente in Betracht gezogen. Die Musikaufnahmen liegen monaural
vor, es kann also keine zusÀtzliche Information aus der Verteilung der
Instrumente im Stereo-Panorama gewonnen werden.
Die entwickelte Methode nutzt Tonhöhen-Information als Basis fĂŒr eine
sinusoidale Modellierung der spektralen Eigenschaften des Soloinstruments
aus dem Musikmischsignal. Anstatt die spektralen Informationen pro Frame zu
bestimmen, werden in der vorgeschlagenen Methode Tonobjekte fĂŒr die
Separation genutzt. Tonobjekt-basierte Verarbeitung ermöglicht es,
zusÀtzlich die NotenanfÀnge zu verfeinern, transiente Artefakte zu
reduzieren, gemeinsame Amplitudenmodulation (Common Amplitude Modulation
CAM) einzubeziehen und besser nichtharmonische Elemente der Töne
abzuschÀtzen. Der vorgestellte Algorithmus zur Quellentrennung von
Soloinstrument und Begleitung ermöglicht eine Echtzeitverarbeitung und ist
somit relevant fĂŒr den praktischen Einsatz.
Ein Experiment zur besseren Modellierung der ZusammenhÀnge zwischen
Magnitude, Phase und Feinfrequenz von isolierten Instrumententönen wurde
durchgefĂŒhrt. Als Ergebnis konnte die KontinuitĂ€t der zeitlichen
EinhĂŒllenden, die InharmonizitĂ€t bestimmter Musikinstrumente und die
Auswertung des Phasenfortschritts fĂŒr die vorgestellte Methode ausgenutzt
werden. ZusĂ€tzlich wurde ein Algorithmus fĂŒr die Quellentrennung in
perkussive und harmonische Signalanteile auf Basis des Phasenfortschritts
entwickelt. Dieser erreicht ein verbesserte perzeptuelle QualitÀt der
harmonischen und perkussiven Signale gegenĂŒber vergleichbaren Methoden nach
dem Stand der Technik.
Die vorgestellte Methode zur Klangquellentrennung in Soloinstrument und
Begleitung wurde zu den Evaluationskampagnen SiSEC 2011 und SiSEC 2013
eingereicht. Dort konnten vergleichbare Ergebnisse im Hinblick auf
perzeptuelle BewertungsmaĂe erzielt werden. Die QualitĂ€t eines
Referenzalgorithmus im Hinblick auf den in dieser Dissertation
beschriebenen Instrumentaldatensatz ĂŒbertroffen werden.
Als ein Anwendungsszenario fĂŒr die Klangquellentrennung in Solo und
Begleitung wurde ein Hörtest durchgefĂŒhrt, der die QualitĂ€tsanforderungen
an Quellentrennung im Kontext von Musiklernsoftware bewerten sollte. Die
Ergebnisse dieses Hörtests zeigen, dass die Solo- und Begleitspur gemĂ€Ă
unterschiedlicher QualitÀtskriterien getrennt werden sollten. Die
Musiklernsoftware Songs2See integriert die vorgestellte
Klangquellentrennung bereits in einer kommerziell erhÀltlichen Anwendung.This thesis addresses the development of a system for pitch-informed solo
and accompaniment separation capable of separating main instruments from
music accompaniment regardless of the musical genre of the track, or type
of music accompaniment. For the solo instrument, only pitched monophonic
instruments were considered in a single-channel scenario where no panning
or spatial location information is available.
In the proposed method, pitch information is used as an initial stage of a
sinusoidal modeling approach that attempts to estimate the spectral
information of the solo instrument from a given audio mixture. Instead of
estimating the solo instrument on a frame by frame basis, the proposed
method gathers information of tone objects to perform separation.
Tone-based processing allowed the inclusion of novel processing stages for
attack refinement, transient interference reduction, common amplitude
modulation (CAM) of tone objects, and for better estimation of non-harmonic
elements that can occur in musical instrument tones. The proposed solo and
accompaniment algorithm is an efficient method suitable for real-world
applications.
A study was conducted to better model magnitude, frequency, and phase of
isolated musical instrument tones. As a result of this study, temporal
envelope smoothness, inharmonicty of musical instruments, and phase
expectation were exploited in the proposed separation method. Additionally,
an algorithm for harmonic/percussive separation based on phase expectation
was proposed. The algorithm shows improved perceptual quality with respect
to state-of-the-art methods for harmonic/percussive separation.
The proposed solo and accompaniment method obtained perceptual quality
scores comparable to other state-of-the-art algorithms under the SiSEC 2011
and SiSEC 2013 campaigns, and outperformed the comparison algorithm on the
instrumental dataset described in this thesis.As a use-case of solo and
accompaniment separation, a listening test procedure was conducted to
assess separation quality requirements in the context of music education.
Results from the listening test showed that solo and accompaniment tracks
should be optimized differently to suit quality requirements of music
education. The Songs2See application was presented as commercial music
learning software which includes the proposed solo and accompaniment
separation method
Analysis of tower/blade interaction in the cancellation of the tower fore-aft mode via control
With the increase in size of wind turbines, there is increasing interest in exploiting the pitch control capability of variable speed turbines to alleviate tower fatigue loads. The most direct method is to modify the blade pitch angle in response to a measurement of tower acceleration. It is shown that the ap mode has a central role in determining whether this approach is effective since there is a strong interaction between the blade ap-wise mode and the tower fore-aft mode. Several different approaches to the design of the controller for the tower speed feedback loop are investigated. It is concluded that a reduction in the tower loads of up to 18% is possible for multi-megawatt sized wind turbines
Automatic Transcription of Bass Guitar Tracks applied for Music Genre Classification and Sound Synthesis
ï»żMusiksignale bestehen in der Regel aus einer Ăberlagerung mehrerer
Einzelinstrumente. Die meisten existierenden Algorithmen zur automatischen
Transkription und Analyse von Musikaufnahmen im Forschungsfeld des Music
Information Retrieval (MIR) versuchen, semantische Information direkt aus
diesen gemischten Signalen zu extrahieren. In den letzten Jahren wurde
hÀufig beobachtet, dass die LeistungsfÀhigkeit dieser Algorithmen durch
die SignalĂŒberlagerungen und den daraus resultierenden Informationsverlust
generell limitiert ist. Ein möglicher Lösungsansatz besteht darin,
mittels Verfahren der Quellentrennung die beteiligten Instrumente vor der
Analyse klanglich zu isolieren. Die LeistungsfÀhigkeit dieser Algorithmen
ist zum aktuellen Stand der Technik jedoch nicht immer ausreichend, um eine
sehr gute Trennung der Einzelquellen zu ermöglichen. In dieser Arbeit
werden daher ausschlieĂlich isolierte Instrumentalaufnahmen untersucht,
die klanglich nicht von anderen Instrumenten ĂŒberlagert sind. Exemplarisch
werden anhand der elektrischen Bassgitarre auf die Klangerzeugung dieses
Instrumentes hin spezialisierte Analyse- und Klangsynthesealgorithmen
entwickelt und evaluiert.Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird ein
Algorithmus vorgestellt, der eine automatische Transkription von
Bassgitarrenaufnahmen durchfĂŒhrt. Dabei wird das Audiosignal durch
verschiedene Klangereignisse beschrieben, welche den gespielten Noten auf
dem Instrument entsprechen. Neben den ĂŒblichen Notenparametern Anfang,
Dauer, LautstÀrke und Tonhöhe werden dabei auch instrumentenspezifische
Parameter wie die verwendeten Spieltechniken sowie die Saiten- und Bundlage
auf dem Instrument automatisch extrahiert. Evaluationsexperimente anhand
zweier neu erstellter AudiodatensÀtze belegen, dass der vorgestellte
Transkriptionsalgorithmus auf einem Datensatz von realistischen
Bassgitarrenaufnahmen eine höhere Erkennungsgenauigkeit erreichen kann als
drei existierende Algorithmen aus dem Stand der Technik. Die SchÀtzung der
instrumentenspezifischen Parameter kann insbesondere fĂŒr isolierte
Einzelnoten mit einer hohen GĂŒte durchgefĂŒhrt werden.Im zweiten Teil der
Arbeit wird untersucht, wie aus einer Notendarstellung typischer sich
wieder- holender Basslinien auf das Musikgenre geschlossen werden kann.
Dabei werden Audiomerkmale extrahiert, welche verschiedene tonale,
rhythmische, und strukturelle Eigenschaften von Basslinien quantitativ
beschreiben. Mit Hilfe eines neu erstellten Datensatzes von 520 typischen
Basslinien aus 13 verschiedenen Musikgenres wurden drei verschiedene
AnsĂ€tze fĂŒr die automatische Genreklassifikation verglichen. Dabei zeigte
sich, dass mit Hilfe eines regelbasierten Klassifikationsverfahrens nur
Anhand der Analyse der Basslinie eines MusikstĂŒckes bereits eine mittlere
Erkennungsrate von 64,8 % erreicht werden konnte.Die Re-synthese der
originalen Bassspuren basierend auf den extrahierten Notenparametern wird
im dritten Teil der Arbeit untersucht. Dabei wird ein neuer
Audiosynthesealgorithmus vorgestellt, der basierend auf dem Prinzip des
Physical Modeling verschiedene Aspekte der fĂŒr die Bassgitarre
charakteristische Klangerzeugung wie Saitenanregung, DĂ€mpfung, Kollision
zwischen Saite und Bund sowie dem Tonabnehmerverhalten nachbildet.
Weiterhin wird ein parametrischerAudiokodierungsansatz diskutiert, der es
erlaubt, Bassgitarrenspuren nur anhand der ermittel- ten notenweisen
Parameter zu ĂŒbertragen um sie auf Dekoderseite wieder zu
resynthetisieren. Die Ergebnisse mehrerer Hötest belegen, dass der
vorgeschlagene Synthesealgorithmus eine Re- Synthese von
Bassgitarrenaufnahmen mit einer besseren KlangqualitÀt ermöglicht als die
Ăbertragung der Audiodaten mit existierenden Audiokodierungsverfahren, die
auf sehr geringe Bitraten ein gestellt sind.Music recordings most often consist of multiple instrument signals, which
overlap in time and frequency. In the field of Music Information Retrieval
(MIR), existing algorithms for the automatic transcription and analysis of
music recordings aim to extract semantic information from mixed audio
signals. In the last years, it was frequently observed that the algorithm
performance is limited due to the signal interference and the resulting
loss of information. One common approach to solve this problem is to first
apply source separation algorithms to isolate the present musical
instrument signals before analyzing them individually. The performance of
source separation algorithms strongly depends on the number of instruments
as well as on the amount of spectral overlap.In this thesis, isolated
instrumental tracks are analyzed in order to circumvent the challenges of
source separation. Instead, the focus is on the development of
instrument-centered signal processing algorithms for music transcription,
musical analysis, as well as sound synthesis. The electric bass guitar is
chosen as an example instrument. Its sound production principles are
closely investigated and considered in the algorithmic design.In the first
part of this thesis, an automatic music transcription algorithm for
electric bass guitar recordings will be presented. The audio signal is
interpreted as a sequence of sound events, which are described by various
parameters. In addition to the conventionally used score-level parameters
note onset, duration, loudness, and pitch, instrument-specific parameters
such as the applied instrument playing techniques and the geometric
position on the instrument fretboard will be extracted. Different
evaluation experiments confirmed that the proposed transcription algorithm
outperformed three state-of-the-art bass transcription algorithms for the
transcription of realistic bass guitar recordings. The estimation of the
instrument-level parameters works with high accuracy, in particular for
isolated note samples.In the second part of the thesis, it will be
investigated, whether the sole analysis of the bassline of a music piece
allows to automatically classify its music genre. Different score-based
audio features will be proposed that allow to quantify tonal, rhythmic, and
structural properties of basslines. Based on a novel data set of 520
bassline transcriptions from 13 different music genres, three approaches
for music genre classification were compared. A rule-based classification
system could achieve a mean class accuracy of 64.8 % by only taking
features into account that were extracted from the bassline of a music
piece.The re-synthesis of a bass guitar recordings using the previously
extracted note parameters will be studied in the third part of this thesis.
Based on the physical modeling of string instruments, a novel sound
synthesis algorithm tailored to the electric bass guitar will be presented.
The algorithm mimics different aspects of the instrumentâs sound
production mechanism such as string excitement, string damping, string-fret
collision, and the influence of the electro-magnetic pickup. Furthermore, a
parametric audio coding approach will be discussed that allows to encode
and transmit bass guitar tracks with a significantly smaller bit rate than
conventional audio coding algorithms do. The results of different listening
tests confirmed that a higher perceptual quality can be achieved if the
original bass guitar recordings are encoded and re-synthesized using the
proposed parametric audio codec instead of being encoded using conventional
audio codecs at very low bit rate settings
A Pitch Salience Function Derived from Harmonic Frequency Deviations for Polyphonic Music Analysis
In this paper, a novel approach for the computation of a pitch salience function is presented. The aim of a pitch (considered here as synonym for fundamental frequency) salience function is to es- timate the relevance of the most salient musical pitches that are present in a certain audio excerpt. Such a function is used in nu- merous Music Information Retrieval (MIR) tasks such as pitch, multiple-pitch estimation, melody extraction and audio features computation (such as chroma or Pitch Class Profiles). In order to compute the salience of a pitch candidate f , the classical approach uses the weighted sum of the energy of the short time spectrum at its integer multiples frequencies hf. In the present work, we pro- pose a different approach which does not rely on energy but only on frequency location. For this, we first estimate the peaks of the short time spectrum. From the frequency location of these peaks, we evaluate the likelihood that each peak is an harmonic of a given fundamental frequency. The specificity of our method is to use as likelihood the deviation of the harmonic frequency locations from the pitch locations of the equal tempered scale. This is used to cre- ate a theoretical sequence of deviations which is then compared to an observed one. The proposed method is then evaluated for a task of multiple-pitch estimation using the MAPS test-set
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