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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:梁智傑
研究生(外文):Zhi-Jie Liang
論文名稱:聆聽音符的機器學習
論文名稱(外文):Listening to musical notes : a machine learning approach
指導教授:曹振海曹振海引用關係
指導教授(外文):Chen-Hai Tsao
學位類別:碩士
校院名稱:國立東華大學
系所名稱:應用數學系
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
論文頁數:62
中文關鍵詞:音名WAV機器學習監督式學習
外文關鍵詞:SolmizationWAVMachine LearningSupervised Learning
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音樂是人類藝術的最高形式之一,如何訓練一個機器/人工智慧來聆聽音符是一個重要而基礎的問題。
本研究探討聆聽Wav 音樂檔案,從其中判斷音高的機器學習問題。詳細來說,
我們以 Musescore 的鋼琴及大提琴兩種樂器音訊做為聲源,產生不同音的對應WAV音樂資料,
透過快速傅立葉轉換並擷取頻譜圖的重要訊息作為解釋變數,反應變數依目的不同分為(鋼琴)黑白鍵、高低音群、音名等。
透過機器學習中的SVM、RandomForest、AdaBoost方法進行分類,另外也使用 DeepLearning的方法作為比較。
實驗結果顯示,正確率大部分都有90%以上。本研究主要在Python/Anaconda 平台下進行主要的計算與分析。
Music plays a very important role in many peoples' lives.
Training/Teaching a machine listening to musical notes is an important and fundamental problem.
This project studies the machine learning of musical notes from WAV sources.
Specifically, the WAV file of various musical notes are constructed form Musescore.
The features are extracted from waves using Fast Fourier Transform.
The problems of classifying black-white key, low-high octave and musical notes are investigated using SVM, RandomForest, AdaBoost and a DeepLearning model.
Most of them achieve around 90\% accuracy. The computation and analysis platform is Python / Anaconda.
1.緒論
2.音樂背景
3.資料和方法
4.實驗分析
5.結論與討論
Appendix A
[1] Alm, J.F. and Walker, J.S. (2002). Time-Frequency Analysis of Musical Instruments.
2002 SIAM Rev., 44(3), 457-476.

[2] Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R. and Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees.

[3] Chan, C.C. and Lin, C.J. (2013). LIBSVM:A Library for Support Vector Machines.

[4] Freund, Y. and Schapire, R.E. (1996). Experiments with a New Boosting Algorithm.

[5] Goodfellow, I., Bengio, Y. and Courville, A. (2016). Deep LearningAdaptive Computation and Machine Learning series.

[6] Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning:
Data Mining, Inference, and Prediction. Springer-Verlag, 2nd Edition

[7] Hoekje, P.L. (2006). Using Sound Spectrum to Find the Pitch Octave of a Musical
Instrument for the Science Olympiad Sounds of Music event.

[8] Karlik, B. and Olgac, A.V. (2011). Performance Analysis of Various Activation Functions in Generalized MLP Architectures of Neural Networks.

[9] 張庭瑜採訪編輯,2016,〈IEEE公布2016年熱門程式語言排行榜:C語言最熱門、大數據相關語言成長快〉。

[10] 李宏毅(2016),〈系列活動:李宏毅 / 一天搞懂深度學習〉。

[11] 單維彰(2008),平均律與對數率。
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