Sommaire
Littérature scientifique sur le sujet « Music perceptual evaluation »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Music perceptual evaluation ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Music perceptual evaluation"
Houtsma, Adrianus J. M., et Henricus J. G. M. Tholen. « II. A Perceptual Evaluation ». Music Perception 4, no 3 (1987) : 255–66. http://dx.doi.org/10.2307/40285369.
Texte intégralLarrouy-Maestri, Pauline, Dominique Morsomme, David Magis et David Poeppel. « Lay Listeners Can Evaluate the Pitch Accuracy of Operatic Voices ». Music Perception 34, no 4 (1 avril 2017) : 489–95. http://dx.doi.org/10.1525/mp.2017.34.4.489.
Texte intégralde Man, Brecht, Kirk McNally et Joshua Reiss. « Perceptual Evaluation and Analysis of Reverberation in Multitrack Music Production ». Journal of the Audio Engineering Society 65, no 1/2 (17 février 2017) : 108–16. http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2016.0062.
Texte intégralNovello, Alberto, Martin M. F. McKinney et Armin Kohlrausch. « Perceptual Evaluation of Inter-song Similarity in Western Popular Music ». Journal of New Music Research 40, no 1 (mars 2011) : 1–26. http://dx.doi.org/10.1080/09298215.2010.523470.
Texte intégralLiu, Fang, Cunmei Jiang, Tom Francart, Alice H. D. Chan et Patrick C. M. Wong. « Perceptual Learning of Pitch Direction in Congenital Amusia ». Music Perception 34, no 3 (1 février 2017) : 335–51. http://dx.doi.org/10.1525/mp.2017.34.3.335.
Texte intégralYcart, Adrien, Lele Liu, Emmanouil Benetos et Marcus T. Pearce. « Investigating the Perceptual Validity of Evaluation Metrics for Automatic Piano Music Transcription ». Transactions of the International Society for Music Information Retrieval 3, no 1 (2020) : 68–81. http://dx.doi.org/10.5334/tismir.57.
Texte intégralLarrouy-Maestri, Pauline, David Magis et Dominique Morsomme. « The Evaluation of Vocal Pitch Accuracy ». Music Perception 32, no 1 (1 septembre 2014) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1525/mp.2014.32.1.1.
Texte intégralRasumow, Eugen, Matthias Blau, Simon Doclo, Stephen van de Par, Martin Hansen, Dirk Püschel et Volker Mellert. « Perceptual Evaluation of Individualized Binaural Reproduction Using a Virtual Artificial Head ». Journal of the Audio Engineering Society 65, no 6 (27 juin 2017) : 448–59. http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2017.0012.
Texte intégralFela, Randy Frans, Nick Zacharov et Søren Forchhammer. « Assessor Selection Process for Perceptual Quality Evaluation of 360 Audiovisual Content ». Journal of the Audio Engineering Society 70, no 10 (2 novembre 2022) : 824–42. http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2022.0037.
Texte intégralZacharakis, Asterios, Maximos Kaliakatsos-Papakostas, Costas Tsougras et Emilios Cambouropoulos. « Creating Musical Cadences via Conceptual Blending ». Music Perception 35, no 2 (1 décembre 2017) : 211–34. http://dx.doi.org/10.1525/mp.2017.35.2.211.
Texte intégralThèses sur le sujet "Music perceptual evaluation"
Sanden, Christopher, et University of Lethbridge Faculty of Arts and Science. « An empirical evaluation of computational and perceptual multi-label genre classification on music / Christopher Sanden ». Thesis, Lethbridge, Alta. : University of Lethbridge, Dept. of Mathematics and Computer Science, c2010, 2010. http://hdl.handle.net/10133/2602.
Texte intégralviii, 87 leaves ; 29 cm
SIMONETTA, FEDERICO. « MUSIC INTERPRETATION ANALYSIS. A MULTIMODAL APPROACH TO SCORE-INFORMED RESYNTHESIS OF PIANO RECORDINGS ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2022. http://hdl.handle.net/2434/918909.
Texte intégralNieto, Oriol. « Discovering structure in music| Automatic approaches and perceptual evaluations ». Thesis, New York University, 2015. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=3705329.
Texte intégralThis dissertation addresses the problem of the automatic discovery of structure in music from audio signals by introducing novel approaches and proposing perceptually enhanced evaluations. First, the problem of music structure analysis is reviewed from the perspectives of music information retrieval (MIR) and music perception and cognition (MPC), including a discussion of the limitations and current challenges in both disciplines. When discussing the existing methods of evaluating the outputs of algorithms that discover musical structure, a transparent open source software called mir eval, which contains implementations to these evaluations, is introduced. Then, four MIR algorithms are presented: one to compress music recordings into audible summaries, another to discover musical patterns from an audio signal, and two for the identification of the large-scale, non-overlapping segments of a musical piece. After discussing these techniques, and given the differences when perceiving the structure of music, the idea of applying more MPC-oriented approaches is considered to obtain perceptually relevant evaluations for music segmentation. A methodology to automatically obtain the most difficult tracks for machines to annotate is presented in order to include them in a design of a human study to collect multiple human annotations. To select these tracks, a novel open source framework called music structural analysis framework (MSAF) is introduced. This framework contains the most relevant music segmentation algorithms and it uses mir eval to transparently evaluate them. Moreover, MSAF makes use of the JSON annotated music specification (JAMS), a new format to contain multiple annotations for several tasks in a single file, which simplifies the dataset design and the analysis of agreement across different human references. The human study to collect additional annotations (which are stored in JAMS files) is described, where five new annotations for fifty tracks are stored. Finally, these additional annotations are analyzed, confirming the problem of having ground-truth datasets with a single annotator per track due to the high degree of disagreement among annotators for the challenging tracks. To alleviate this, these annotations are merged to produce a more robust human reference annotation. Lastly, the standard F-measure of the hit rate measure to evaluate music segmentation is analyzed when access to additional annotations is not possible, and it is shown, via multiple human studies, that precision seems more perceptually relevant than recall.
Chapitres de livres sur le sujet "Music perceptual evaluation"
Zhang, Kunzhu, Haoyu Yang et Quan Yuan. « Perceptual Evaluation on the Man-Machine-Environment System of Music Library ». Dans Man-Machine-Environment System Engineering, 703–9. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-4786-5_98.
Texte intégralDe Man, Brecht, Ryan Stables et Joshua D. Reiss. « Perceptual Evaluation in Music Production ». Dans IntelligentMusic Production, 83–94. Focal Press, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9781315166100-6.
Texte intégralIwaki, Mamoru. « Information Hiding Using Interpolation for Audio and Speech Signals ». Dans Advances in Multimedia and Interactive Technologies, 71–89. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2217-3.ch004.
Texte intégral