A novel chroma representation of polyphonic music based on multiple pitch tracking techniques

It is common practice to map the frequency content of music onto a chroma representation, but there exist many different schemes for constructing such a representation. In this paper, a new scheme is proposed. It comprises a detection of salient frequencies, a conversion of salient frequencies to notes, a psychophysically motivated weighting of harmonics in support of a note, a restriction of harmonic relations between different notes and a restriction of the deviations from a predefined pitch scale (e.g. the equally tempered western scale). A large-scale experimental evaluation has confirmed that the novel chroma representation more closely matches manual chord labels than the representations generated by six other tested schemes. Therefore, the new chroma representation is expected to improve applications such as song similarity matching and chord detection and labeling

Automatic meter classification of Western popular music

Recente technologische ontwikkelingen hebben het mogelijk gemaakt om grote digitale muziekcollecties aan te leggen. Het blijft echter tijdrovend om handmatig de metadata (titel, artiest, muziekgenre,...) te voorzien voor een efficiënte navigatie in de collectie. In deze thesis wordt een systeem beschreven voor de automatische toekenning van het metrum 2, 3, 4 of 6 aan westerse populaire liedjes. Een dergelijk systeem leidt uit audio een aantal metrische kenmerken af en past vervolgens daarop een classificatiealgoritme toe. Om de metrumclassificatie te verbeteren werden een aantal nieuwe metrische kenmerken gedefinieerd en nieuwe methodes uitgedacht voor de automatische selectie van de meest geschikte kenmerken en het best presterend classificatiealgoritme. Het ontwikkelde systeem bereikt een nauwkeurigheid van 90% voor de classificatie in twee metrische klassen (metra 2 en 4 versus metra 3 en 6) en 72% voor de classificatie in vier metra. Daarmee verbetert het de state-of-the-art significant. Om deze goede resultaten te bereiken werd eerst een collectie van 2000 liedjes met manueel geannoteerde metra geconstrueerd en werd een perceptuele evaluatiemaat ontwikkeld die de manuele annotaties beter exploiteert. Tenslotte werd aangetoond dat de voorgestelde metrische kenmerken 60% van de waargenomen variaties in de stapsnelheden van proefpersonen die wandelen op muziek, kunnen voorspellen

A practical approach to model selection for support vector machines with a gaussian kernel

When learning a support vector machine (SVM) from a set of labeled development patterns, the ultimate goal is to get a classifier attaining a low error rate on new patterns. This so-called generalization ability obviously depends on the choices of the learning parameters that control the learning process. Model selection is the method for identifying appropriate values for these parameters. In this paper, a novel model selection method for SVMs with a Gaussian kernel is proposed. Its aim is to find suitable values for the kernel parameter. and the cost parameter C with a minimum amount of central processing unit time. The determination of the kernel parameter is based on the argument that, for most patterns, the decision function of the SVM should consist of a sufficiently large number of significant contributions. A unique property of the proposed method is that it retrieves the kernel parameter as a simple analytical function of the dimensionality of the feature space and the dispersion of the classes in that space. An experimental evaluation on a test bed of 17 classification problems has shown that the new method favorably competes with two recently published methods: the classification of new patterns is equally good, but the computational effort to identify the learning parameters is substantially lower