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Analyse und Separation polyphoner Musiksignale

Schwabe, Markus ORCID iD icon 1
1 Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

In dieser Arbeit werden Ansätze zur verbesserten Signalanalyse mehrstimmiger Musikaufnahmen vorgestellt, die auf künstlichen neuronalen Netzen basieren. Diese Ansätze ermöglichen eine objektive Bewertung der Aufnahmequalität von Amateuraufnahmen, eine verbesserte zeitabhängige Detektion aktiver Musikinstrumente sowie eine bessere Separation von Ensemble-Aufnahmen mit unterschiedlichen Instrumenten.

Abstract (englisch):

In this work, improved signal analysis approaches for polyphonic music recordings, based on artificial neural networks, are presented. These approaches enable an objective estimation of the recording quality of amateur recordings, an improved time-dependent detection of active musical instruments, and an improved separation of ensemble recordings with different instruments.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000170636
Veröffentlicht am 28.06.2024
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2024
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1365-0
ISSN: 2190-6629
KITopen-ID: 1000170636
Umfang X, 184 S.
Serie Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 34
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdaten 08.03.2024
Prüfungsdatum 08.03.2024
Schlagwörter Musiksignale, Signalverarbeitung, Separation, künstliche neuronale Netze,, music signals, signal processing, separation, artificial neural networks
Relationen in KITopen
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
Referent/Betreuer Heizmann, Michael
Seibert, Christoph
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