Описание
Raga Analysis Using Artificial Neural Network
Артикул Маркета
6048915070
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
1 954 ₽
–49%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
1 954 ₽
–49%
Доставка Маркета
30 сен, по клику 0 ₽
Москва
30 сен, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
591подписчик
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Raga Analysis Using Artificial Neural Network» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 72 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions "happy" and "sad". We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition.
Because music conveys and evokes feelings, a wealth of research has been performed on music emotion recognition. Research has shown that musical mood is linked to features based on rhythm, timbre, melody and lyrics. For example, sad music correlates with slow tempo while happy music is generally faster. We see only limited success has been obtained in learning automatic classifiers of Hindustani classical music emotions. In this book we have collected a ground truth data set of 196 raga clips that have been tagged with one of two emotions "happy" and "sad". We investigated all recordings of a time period of 30 seconds for uniformity. Various set of audio features were extracted using standard algorithms. A musical mood classifier was trained. We found that the probability of pitch contour, when included as one of the features, gives 30% higher accuracy of mood recognition.
Характеристики
Артикул Маркета
6048915070
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1280 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1359 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1625 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1991 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 368 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 573 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 279 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 408 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 216 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 2460 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 871 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1313 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 523 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 653 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1714 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
