Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85242
Nhan đề: Automatic identification of some Vietnamese folk songs Cheo and Quanho using deep neural networks
Tác giả: Chu, Ba Thanh
Trinh, Van Loan
Dao, Thi Le Thuy
Từ khoá: Identification
Classification
Folk songs
Vietnamese
Cheo
Quanho
CNN
LSTM
CRNN
Năm xuất bản: 2022
Tùng thư/Số báo cáo: Journal of Computer Science and Cybernetics;Vol.38, No.01 .- P.63-83
Tóm tắt: We can say that music in general is an indispensable spiritual food in human life. For Vietnamese people, folk music plays a very important role, it has entered the minds of every Vietnamese person right from the moment of birth through lullabies for children. In Vietnam, there are many different types of folk songs that everyone loves, and each has many different tunes. In order to archive and search music works with a very large quantity, including folk songs, it is necessary to automatically classify and identify those works. This paper presents the method of determining the feature parameters and then using the Convolution Neural Network (CNN), Long-Short Term Memory networks (LSTM), and Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) to classify and identify some Vietnamese folk tunes as Quanho and Cheo. Our experimental results show that the average highest classification and identification accuracy are 99.92% and 97.67%, respectively.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/85242
ISSN: 1813-9663
Bộ sưu tập: Tin học và Điều khiển học (Journal of Computer Science and Cybernetics)

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
15.25 MBAdobe PDF
Your IP: 18.227.52.111


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.