Ψηφιακή επεξεργασία ήχου με έμφαση στη μουσική:
Creators: name: Παναγάκης, Ιωάννης Κ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Ψηφιακή επεξεργασία σήματος
Μηχανική μάθηση
Πολυμέσα
Βελτιστοποίηση
Digital signal processing
Machine learning
Multimedia
Optimization

description: Στην παρούσα διδακτορική διατριβή αντιμετωπίζονται τρία ανοιχτά προβλήματα ανάκτησης μουσικής πληροφορίας δηλαδή, η αυτόματη ταξινόμηση, η σημασιολογική επισημείωση και η δομική ανάλυσης/κατάτμησης της μουσικής με βάση το περιεχόμενο. Η συμβολή της διατριβής έγκειται τόσο στο στάδιο της εξαγωγής χαρακτηριστικών από το σήμα μουσικής, προτείνοντας τη χρήση βιο-εμπνευσμένων αναπαραστάσεων (αναπαραστάσεων φλοιού) του μουσικού σήματος όσο, κυρίως, στο στάδιο της μηχανικής μάθησης, προτείνοντας αποτελεσματικούς αλγορίθμους ταξινόμησης, επισημείωσης και κατάτμησης σε δομικά μέρη της μουσικής. Ειδικότερα, προτείνεται μια νέα πολυγραμμική μέθοδος ανάλυσης υποχώρων, για την εξαγωγή χαρακτηριστικών γνωρισμάτων από την αναπαράσταση φλοιού χρονικών διαμορφώσεων χαμηλών συχνοτήτων. Στη συνέχεια, προτείνεται η από κοινού αραιή αναπαράσταση χαμηλού γραμμοβαθμού, προκειμένου: 1) να διορθωθεί ο ενδεχόμενος θόρυβος στα διανύσματα ακουστικών χαρακτηριστικών ελέγχου και 2) να προσδιοριστούν οι υποχώροι που παράγουν αυτά τα διανύσματα. Οι παραπάνω δύο μέθοδοι εφαρμόζονται στο πρόβλημα της ταξινόμησης μουσικού είδους. Οι σημασιολογικές απεικονίσεις χαμηλού γραμμοβαθμού προτείνονται για την ταξινόμηση ενός συνόλου διαφορετικών ακουστικών χαρακτηριστικών ως προς το μουσικό είδος, τη συναισθηματική προδιάθεση καθώς και τη σημασιολογική επισημείωση μουσικής. Το πρόβλημα της δομικής ανάλυσης/κατάτμησης της μουσικής αντιμετωπίζεται, επίσης, υπό μια νέα οπτική, αυτή της ομαδοποίησης υποχώρων. Για το σκοπό αυτό, προτείνεται μία νέα μέθοδος ομαδοποίησης υποχώρων, η ομαδοποίηση υποχώρων Ελαστικού Δικτύου, για την αντιμετώπιση ισχυρά συγγραμμικών χαρακτηριστικών όπως αυτά που συναντώνται στην ανάλυση της δομής της μουσικής. Η πειραματική αποτίμηση των παραπάνω μεθόδων έδειξε ότι οι προτεινόμενες μέθοδοι είναι συγκρίσιμες ή συχνά υπερτερούν των καθιερωμένων μεθόδων ταξινόμησης και κατάτμησης μουσικής με βάση το περιεχόμενο. Επιπλέον, στην παρούσα διατριβή, αντιμετωπίζεται ένα ακόμη, τέταρτο, πρόβλημα ταξινόμησης ηχητικών καταγραφών, αυτό της ταυτοποίησης συσκευών καταγραφής ομιλίας (εν προκειμένω τηλεφωνικές συσκευές) κατόπιν ανάλυσης του ψηφιακού σήματος ομιλίας.
description: In this dissertation, the problems of content-based music classification, annotation, and structural segmentation are addressed. The key contributions are both in feature extraction stage by proposing bio-inspired music signal representations (cortical representations) and in machine learning stage, by developing robust algorithms for music genre and mood classification, music annotation, and music structural segmentation. In particular, the non-negative multilinear principal component analysis is proposed for the unsupervised dimensionality reduction of cortical representations. Next, the joint sparse low-rank representation is proposed in order to: 1) smooth the noise in the test audio feature vectors, and 2) identify the subspaces that the test feature vectors lie onto. The aforementioned two methods are applied to music genre classification. The low-rank semantic mappings are proposed for handling several audio features. The method is applied to music genre, mood, and multi-label classification. Furthermore, a novel homogeneity-based method for music structure analysis is proposed. To this end, a novel subspace clustering method, namely the Elastic Net subspace clustering is proposed. The experimental evaluation of the proposed methods indicate that their performance is comparable to or slightly superior than those obtained by the state-of-the-art music classification and segmentation methods. Finally, a fourth problem, namely the telephone handset identification is investigated by analyzing the speech signal.