Добірка наукової літератури з теми "Polyphoic music"
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Статті в журналах з теми "Polyphoic music"
Pivtoratska, Lesia. "Verbal-textual polyphonic technique in the Ukrainian choral music (on the example of music on Taras Shevchenko’s poetry)." Scientific herald of Tchaikovsky National Music Academy of Ukraine, no. 132 (November 29, 2021): 152–65. http://dx.doi.org/10.31318/2522-4190.2021.132.249998.
Повний текст джерелаKrasovskaya, Elena P., and Ho Da. "Pedagogical Approaches to Mastering Polyphonic Cycles by J. S. Bach and D. D. Shostakovich in the Piano Class by Students of the People’s Republic of China." Musical Art and Education 7, no. 3 (2019): 105–25. http://dx.doi.org/10.31862/2309-1428-2019-7-3-105-125.
Повний текст джерелаChunghsin Yeh, Axel Roebel, and Xavier Rodet. "Multiple Fundamental Frequency Estimation and Polyphony Inference of Polyphonic Music Signals." IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 18, no. 6 (August 2010): 1116–26. http://dx.doi.org/10.1109/tasl.2009.2030006.
Повний текст джерелаLuyken, Lorenz. "Ende von Anfang an Wege zu György Ligetis San Francisco Polyphony." Studia Musicologica 57, no. 1-2 (June 2016): 91–104. http://dx.doi.org/10.1556/6.2016.57.1-2.7.
Повний текст джерелаKoshkareva, Natalya Vladimirovna. "Choral polyphony in M. Mussorgsky 's operas." Человек и культура, no. 4 (April 2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.25136/2409-8744.2022.4.38588.
Повний текст джерелаKlempe, Sven Hroar. "Implicit polyphony: A framework for understanding cultural complexity." Culture & Psychology 24, no. 1 (July 3, 2017): 60–79. http://dx.doi.org/10.1177/1354067x17716390.
Повний текст джерелаSong, Xiao-Yi, and Dong-Run Huang. "A Study on Digital Analysis of Bach’s “Two-Part Inventions”." Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015): 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2015/560926.
Повний текст джерелаZhang, Mengzhe. "POLYPHONIC GENRES IN PIANO CREATIVITY OF CHINESE COMPOSERS." Aspects of Historical Musicology 24, no. 24 (October 13, 2021): 148–65. http://dx.doi.org/10.34064/khnum2-24.08.
Повний текст джерелаZhang, Mengzhe. "Rao Yuyan’s polyphonic works for piano in terms of performance." Problems of Interaction Between Arts, Pedagogy and the Theory and Practice of Education 61, no. 61 (December 31, 2021): 201–23. http://dx.doi.org/10.34064/khnum1-61.11.
Повний текст джерелаMarkschies, Christoph. "Polyphonic Theology of the Fathers/polyphone Theologie der Kirchenväter. Bemerkungen zu einem Konzept und seiner Brauchbarkeit." Evangelische Theologie 79, no. 5 (September 1, 2019): 329–42. http://dx.doi.org/10.14315/evth-2019-790504.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Polyphoic music"
Francis, Kelly Anne. "Attention and Polyphonic Music." UNIVERSITY OF ROCHESTER, 2012. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=3478289.
Повний текст джерелаEfraimsson, Nils. "Onset detection in polyphonic music." Thesis, KTH, Tal, musik och hörsel, TMH, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-210417.
Повний текст джерелаAnsatsdetektion används inom musikanalys för bland annat automatisk transkription och ljudkomprimering. Ansatsdetektion innebär att lokalisera en händelse i en musiksignal. Med målet att utveckla en algoritm som presterar bättre än aktuella2 algoritmer ges här en genomgång av några nödvändiga teoretiska kunskaper i ämnet, bland annat korttids-Fouriertransformen (STFT) och hur fönsterfunktioner påverkar signalbehandling. Tidigare arbeten inom ansatsdetektion med olika infallsvinklar studeras och en möjlig förbättring av en av dem, den av Bello, Duxbury, Davies, & Sandler (2004), framträder. Algoritmen använder sig av STFT och analyserar ljudsignaler en tidsenhet i taget. Utifrån varje analyserad tidsenhet görs en extrapolation till nästa tidsenhet genom antagandet att signalen är konstant. Skillnaden mellan den extrapolerade tidsenheten och den faktiska tidsenheten i STFTn utgör detektionsfunktionen. Den möjliga förbättringen består i att använda idéer från olika algoritmer för ansatsdetektion – ljudsignalen analyseras i olika frekvensband med bandberoende inställningar för STFTn – och en förändrad extrapoleringsfunktion. Den föreslagna algoritmen jämförs med originalet av Bello, Duxbury, Davies, & Sandler (2004) och även med en variant utvecklad av Dixon (2006) genom att applicera dem på 20 spår med tre olika fönsterfunktioner. Resultaten utvärderas enligt MIREX (2005-2016) standarder och är lovande för algoritmen, då den har en bra träffbild, men både träffsäkerhet och F-värde ligger under de båda andra. Ett flertal möjliga förbättringar av algoritmen iakttas och presenteras.
Duxbury, Christopher. "Signal models for polyphonic music." Thesis, Queen Mary, University of London, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.415075.
Повний текст джерелаSalamon, Justin J. "Melody extraction from polyphonic music signals." Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2013. http://hdl.handle.net/10803/123777.
Повний текст джерелаLa industria de la música fue una de las primeras en verse completamente reestructurada por los avances de la tecnología digital, y hoy en día tenemos acceso a miles de canciones almacenadas en nuestros dispositivos móviles y a millones más a través de servicios en la nube. Dada esta inmensa cantidad de música al nuestro alcance, necesitamos nuevas maneras de describir, indexar, buscar e interactuar con el contenido musical. Esta tesis se centra en una tecnología que abre las puertas a nuevas aplicaciones en este área: la extracción automática de la melodía a partir de una grabación musical polifónica. Mientras que identificar la melodía de una pieza es algo que los humanos pueden hacer relativamente bien, hacerlo de forma automática presenta mucha complejidad, ya que requiere combinar conocimiento de procesado de señal, acústica, aprendizaje automático y percepción sonora. Esta tarea se conoce en el ámbito de investigación como “extracción de melodía”, y consiste técnicamente en estimar la secuencia de alturas correspondiente a la melodía predominante de una pieza musical a partir del análisis de la señal de audio. Esta tesis presenta un método innovador para la extracción de la melodía basado en el seguimiento y caracterización de contornos tonales. En la tesis, mostramos cómo se pueden explotar las características de contornos en combinación con reglas basadas en la percepción auditiva, para identificar la melodía a partir de todo el contenido tonal de una grabación, tanto de manera heurística como a través de modelos aprendidos automáticamente. A través de una iniciativa internacional de evaluación comparativa de algoritmos, comprobamos además que el método propuesto obtiene resultados punteros. De hecho, logra la precisión más alta de todos los algoritmos que han participado en la iniciativa hasta la fecha. Además, la tesis demuestra la utilidad de nuestro método en diversas aplicaciones tanto de investigación como para usuarios finales, desarrollando una serie de sistemas que aprovechan la melodía extraída para la búsqueda de música por semejanza (identificación de versiones y búsqueda por tarareo), la clasificación del estilo musical, la transcripción o conversión de audio a partitura, y el análisis musical con métodos computacionales. La tesis también incluye un amplio análisis comparativo del estado de la cuestión en extracción de melodía y el primer análisis crítico existente de la metodología de evaluación de algoritmos de este tipo
La indústria musical va ser una de les primeres a veure's completament reestructurada pels avenços de la tecnologia digital, i avui en dia tenim accés a milers de cançons emmagatzemades als nostres dispositius mòbils i a milions més a través de serveis en xarxa. Al tenir aquesta immensa quantitat de música al nostre abast, necessitem noves maneres de descriure, indexar, buscar i interactuar amb el contingut musical. Aquesta tesi es centra en una tecnologia que obre les portes a noves aplicacions en aquesta àrea: l'extracció automàtica de la melodia a partir d'una gravació musical polifònica. Tot i que identificar la melodia d'una peça és quelcom que els humans podem fer relativament fàcilment, fer-ho de forma automàtica presenta una alta complexitat, ja que requereix combinar coneixement de processament del senyal, acústica, aprenentatge automàtic i percepció sonora. Aquesta tasca es coneix dins de l'àmbit d'investigació com a “extracció de melodia”, i consisteix tècnicament a estimar la seqüència de altures tonals corresponents a la melodia predominant d'una peça musical a partir de l'anàlisi del senyal d'àudio. Aquesta tesi presenta un mètode innovador per a l'extracció de la melodia basat en el seguiment i caracterització de contorns tonals. Per a fer-ho, mostrem com es poden explotar les característiques de contorns combinades amb regles basades en la percepció auditiva per a identificar la melodia a partir de tot el contingut tonal d'una gravació, tant de manera heurística com a través de models apresos automàticament. A més d'això, comprovem a través d'una iniciativa internacional d'avaluació comparativa d'algoritmes que el mètode proposat obté resultats punters. De fet, obté la precisió més alta de tots els algoritmes proposats fins la data d'avui. A demés, la tesi demostra la utilitat del mètode en diverses aplicacions tant d'investigació com per a usuaris finals, desenvolupant una sèrie de sistemes que aprofiten la melodia extreta per a la cerca de música per semblança (identificació de versions i cerca per taral•larà), la classificació de l'estil musical, la transcripció o conversió d'àudio a partitura, i l'anàlisi musical amb mètodes computacionals. La tesi també inclou una àmplia anàlisi comparativa de l'estat de l'art en extracció de melodia i la primera anàlisi crítica existent de la metodologia d'avaluació d'algoritmes d'aquesta mena.
Nunn, Douglas John Edgar. "Analysis and resynthesis of polyphonic music." Thesis, Durham University, 1997. http://etheses.dur.ac.uk/4759/.
Повний текст джерелаDoraisamy, Shyamala. "Polyphonic music retrieval : the N-gram approach." Thesis, Imperial College London, 2004. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.416027.
Повний текст джерелаPertusa, Antonio. "Computationally efficient methods for polyphonic music transcription." Doctoral thesis, Universidad de Alicante, 2010. http://hdl.handle.net/10045/18326.
Повний текст джерелаFung, Yiu Wai. "Wave-to-MIDI transcription of polyphonic string music /." View abstract or full-text, 2006. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?COMP%202006%20FUNG.
Повний текст джерелаLoeffler, Dominik B. "Instrument Timbres and Pitch Estimation in Polyphonic Music." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2006. http://hdl.handle.net/1853/10568.
Повний текст джерелаJeon, Woojay. "Pitch detection of polyphonic music using constrained optimization." Thesis, Georgia Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1853/15802.
Повний текст джерелаКниги з теми "Polyphoic music"
Bossuyt, Ignace. Flemish polyphony. Leuven: Davidsfonds, 1994.
Знайти повний текст джерелаRačiūnaitė-Vyčinienė, Daiva. Sutartinės: Lithuanian polyphonic songs. Vilnius: VAGA Publishers, 2002.
Знайти повний текст джерелаAmann, Jean-Pierre. Leipzig en polyphonie. Genève: Ed. Papillon, 2006.
Знайти повний текст джерелаLosseff, Nicky. The best concords: Polyphonic music in thirteenth-century Britain. New York: Garland Pub., 1994.
Знайти повний текст джерелаWathey, Andrew. Manuscripts of polyphonic music: The British Isles, 1100-1400. München: G. Henle, 1993.
Знайти повний текст джерелаYang, Mina. California polyphony: Ethnic voices, musical crossroads. Urbana: University of Illinois Press, 2008.
Знайти повний текст джерелаYang, Mina. California polyphony: Ethnic voices, musical crossroads. Urbana: University of Illinois Press, 2008.
Знайти повний текст джерелаYang, Mina. California polyphony: Ethnic voices, musical crossroads. Urbana: University of Illinois Press, 2008.
Знайти повний текст джерелаForrest, Kelly Thomas, ed. Plainsong in the age of polyphony. Cambridge: Cambridge University Press, 1992.
Знайти повний текст джерелаKirkman, Andrew. The cultural life of the early polyphonic Mass: Medieval context to modern revival. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.
Знайти повний текст джерелаЧастини книг з теми "Polyphoic music"
Dorf, Samuel N., Heather MacLachlan, and Julia Randel. "Early European Polyphonic Music." In Anthology to Accompany Gateways to Understanding Music, 10–17. New York : Routledge, 2021.: Routledge, 2020. http://dx.doi.org/10.4324/9781003041542-8.
Повний текст джерелаUpton, Elizabeth Randell. "Polyphonic Music in Performance." In Music and Performance in the Later Middle Ages, 67–96. New York: Palgrave Macmillan US, 2013. http://dx.doi.org/10.1057/9781137310071_4.
Повний текст джерелаSchramm, Rodrigo. "Automatic Transcription of Polyphonic Vocal Music." In Handbook of Artificial Intelligence for Music, 715–35. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-72116-9_25.
Повний текст джерелаLindmayr-Brandl, Andrea. "Polyphonic music in early German print." In Early Music Printing in German-Speaking Lands, 245–58. Abingdon, Oxon ; New York, NY : Routledge, 2018.: Routledge, 2018. http://dx.doi.org/10.4324/9781315281452-12.
Повний текст джерелаRizo, David, Kjell Lemström, and José M. Iñesta. "Tree Representation in Combined Polyphonic Music Comparison." In Computer Music Modeling and Retrieval. Genesis of Meaning in Sound and Music, 177–95. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02518-1_12.
Повний текст джерелаJohnson, Daniel D. "Generating Polyphonic Music Using Tied Parallel Networks." In Computational Intelligence in Music, Sound, Art and Design, 128–43. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55750-2_9.
Повний текст джерелаArgenti, Fabrizio, Paolo Nesi, and Gianni Pantaleo. "Automatic Music Transcription: From Monophonic to Polyphonic." In Springer Tracts in Advanced Robotics, 27–46. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-22291-7_3.
Повний текст джерелаAllali, Julien, Pascal Ferraro, Pierre Hanna, and Matthias Robine. "Polyphonic Alignment Algorithms for Symbolic Music Retrieval." In Auditory Display, 466–82. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12439-6_24.
Повний текст джерелаJakobidze-Gitman, Alexander. "Literarische Polyphonie in homophoner Musik." In Polyphonie in literarischen, medizinischen und pflegewissenschaftlichen Textsorten, 69–82. Göttingen: V&R unipress, 2021. http://dx.doi.org/10.14220/9783737009904.69.
Повний текст джерелаTanaka, Tsubasa, and Koichi Fujii. "Melodic Pattern Segmentation of Polyphonic Music as a Set Partitioning Problem." In Computational Music Science, 291–98. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-47337-6_29.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Polyphoic music"
Ari, Ismail, Umut Simsekli, Ali Taylan Cemgil, and Lale Akarun. "SVD-based polyphonic music transcription." In 2012 20th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/siu.2012.6204667.
Повний текст джерелаValenti, Andrea, Stefano Berti, and Davide Bacciu. "Calliope - A Polyphonic Music Transformer." In ESANN 2021 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve (Belgium): Ciaco - i6doc.com, 2021. http://dx.doi.org/10.14428/esann/2021.es2021-63.
Повний текст джерелаEzzaidi, Hassan, Mohammed Bahoura, and Jean Rouat. "Singer and music discrimination based threshold in polyphonic music." In 2010 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/isspit.2010.5711726.
Повний текст джерелаMaher, R. C. "Control Of Interharmonic In Polyphonic Music." In Final Program and Paper Summaries 1991 IEEE ASSP Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics. IEEE, 1991. http://dx.doi.org/10.1109/aspaa.1991.634148.
Повний текст джерелаPickens, Jeremy, and Tim Crawford. "Harmonic models for polyphonic music retrieval." In the eleventh international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2002. http://dx.doi.org/10.1145/584792.584863.
Повний текст джерелаPickens, Jeremy. "Feature selection for polyphonic music retrieval." In the 24th annual international ACM SIGIR conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1145/383952.384070.
Повний текст джерелаBarbancho, Ana M., Isabel Barbancho, Beatriz Soto, and Lorenzo J. Tardon. "SIC receiver for polyphonic piano music." In ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5946419.
Повний текст джерелаEzzaidi, Hassan, and Mohammed Bahoura. "Voice singer detection in polyphonic music." In 2009 16th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems - (ICECS 2009). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icecs.2009.5410803.
Повний текст джерелаDieguez, Pablo Lopez, and Von-Wun Soo. "Variational Autoencoders for Polyphonic Music Interpolation." In 2020 International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/taai51410.2020.00019.
Повний текст джерелаWu, Yu-Te, Berlin Chen, and Li Su. "Polyphonic Music Transcription with Semantic Segmentation." In ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2019.8682605.
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