論文の概要: An approach to melodic segmentation and classification based on filtering with the Haar-wavelet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20822v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 14:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.939147
• Title: An approach to melodic segmentation and classification based on filtering with the Haar-wavelet
• Title（参考訳）: ハールウェーブレットを用いたフィルタリングに基づくメロディックセグメンテーションと分類に関する研究
• Authors: Gissel Velarde, Tillman Weyde, David Meredith,
• Abstract要約: 記号表現におけるメロディーの分類とセグメンテーションの新しい手法を提案する。 この方法はハールウェーブレットを用いた信号としてピッチをフィルタリングする。 オランダの民謡360曲を26曲に分類する際には、ピッチ信号に匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4774640776820105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel method of classification and segmentation of melodies in symbolic representation. The method is based on filtering pitch as a signal over time with the Haar-wavelet, and we evaluate it on two tasks. The filtered signal corresponds to a single-scale signal ws from the continuous Haar wavelet transform. The melodies are first segmented using local maxima or zero-crossings of w_s. The segments of w_s are then classified using the k-nearest neighbour algorithm with Euclidian and city-block distances. The method proves more effective than using unfiltered pitch signals and Gestalt-based segmentation when used to recognize the parent works of segments from Bach's Two-Part Inventions (BWV 772-786). When used to classify 360 Dutch folk tunes into 26 tune families, the performance of the method is comparable to the use of pitch signals, but not as good as that of string-matching methods based on multiple features.
• Abstract（参考訳）: 記号表現におけるメロディーの分類とセグメンテーションの新しい手法を提案する。 本手法はハールウェーブレットを用いた信号としてピッチをフィルタリングし,2つのタスクで評価する。 フィルタ信号は連続ハールウェーブレット変換からの単一スケール信号wsに対応する。 メロディーはまず、w_sの局所極大またはゼロ交叉を用いて分割される。 w_sのセグメントは、ユークリディアンと都市ブロック距離を持つk-アネレスト近傍アルゴリズムを用いて分類される。 この方法は、Bach の Two-Part Inventions (BWV 772-786) からセグメントの親作品を認識する際に、未フィルタリングのピッチ信号やゲシュタルトに基づくセグメンテーションを使用するよりも効果的である。 オランダの民謡を26曲に分類する際には、ピッチ信号に匹敵する性能を持つが、複数の特徴に基づく弦合奏法に匹敵する性能はない。

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