An Introduction to Audio Content Analysis: Music Information Retrieval Tasks and Applications

خوانندگان را قادر می‌سازد تا تحلیل الگوریتمی سیگنال‌های صوتی موسیقی را با رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی درک کنند

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل محتوای صوتی به عنوان راهنمای جامعی در مورد تجزیه و تحلیل محتوای صوتی عمل می کند و توضیح می دهد که چگونه پردازش سیگنال و رویکردهای یادگیری ماشین می توانند برای استخراج محتوای موسیقی از صدا استفاده شوند. این به خوانندگان درک الگوریتمی می دهد تا به رایانه یاد دهد سیگنال های موسیقی را تفسیر کند و بنابراین امکان طراحی ابزارهایی برای تعامل با موسیقی را فراهم می کند. این کار موضوعاتی از پردازش سیگنال صوتی و یادگیری ماشینی را به هم پیوند می‌دهد و نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل محتوای صوتی برای دریافت خودکار ویژگی‌های موسیقی را نشان می‌دهد. بسیاری از وظایف تجزیه و تحلیل محتوای صوتی مربوط به استخراج اهنگ، زمانی، صدای صدا و ویژگی های مربوط به شدت سیگنال موسیقی ارائه شده است. هر کار هم از منظر موسیقی و هم از منظر فنی معرفی می‌شود و رویکرد الگوریتمی را با جزئیات ارائه می‌کند و همچنین راهنمایی‌های عملی در مورد جزئیات پیاده‌سازی و ارزیابی ارائه می‌کند.

برای کمک به درک خواننده، هر شرح کار با مقدمه‌ای کوتاه از مهمترین ویژگی‌های موسیقایی و ادراکی موضوع تحت پوشش شروع می‌شود و سپس یک مدل الگوریتمی دقیق و ارزیابی آن ارائه می‌شود. و با پرسش و تمرین به پایان رسید. برای خواننده علاقه مند، مطالب تکمیلی به روز شده از طریق یک وب سایت همراه ارائه می شود.

نوشته شده توسط یک متخصص شناخته شده در صنعت موسیقی، نمونه موضوعاتی که در مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل محتوای صوتی پوشش داده شده است، شامل :

• سیگنال های صوتی دیجیتال و نمایش آنها، تبدیل های رایج زمان-فرکانس، ویژگی های صوتی
• تشخیص زیر و بم و فرکانس اساسی، کلید و آکورد
• نمایش دینامیک در موسیقی و ویژگی‌های مرتبط با شدت
• هیستوگرام های ضربان، تشخیص شروع و تمپو، هیستوگرام ضرب و تشخیص ساختار در موسیقی، و تراز توالی
• دسته‌بندی اثرانگشت صوتی، ژانر موسیقی، حالت، و طبقه‌بندی ابزار

راهنمای ارزشمندی برای تازه‌واردین به صدا متخصصان پردازش سیگنال و صنعت به طور یکسان، مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل محتوای صوتی طیف گسترده ای از موضوعات مقدماتی مربوط به بازیابی اطلاعات موسیقی و گوش دادن به ماشین را پوشش می دهد، و به دانشجویان و محققان اجازه می دهد تا به سرعت به دست آورند. دانش کل نگر اصلی در تجزیه و تحلیل صوتی و کاوش عمیق تر در جنبه های خاص این زمینه با کمک تعداد زیادی از منابع.

Enables readers to understand the algorithmic analysis of musical audio signals with AI-driven approaches

An Introduction to Audio Content Analysis serves as a comprehensive guide on audio content analysis explaining how signal processing and machine learning approaches can be utilized for the extraction of musical content from audio. It gives readers the algorithmic understanding to teach a computer to interpret music signals and thus allows for the design of tools for interacting with music. The work ties together topics from audio signal processing and machine learning, showing how to use audio content analysis to pick up musical characteristics automatically. A multitude of audio content analysis tasks related to the extraction of tonal, temporal, timbral, and intensity-related characteristics of the music signal are presented. Each task is introduced from both a musical and a technical perspective, detailing the algorithmic approach as well as providing practical guidance on implementation details and evaluation.

To aid in reader comprehension, each task description begins with a short introduction to the most important musical and perceptual characteristics of the covered topic, followed by a detailed algorithmic model and its evaluation, and concluded with questions and exercises. For the interested reader, updated supplemental materials are provided via an accompanying website.

Written by a well-known expert in the music industry, sample topics covered in Introduction to Audio Content Analysis include:

• Digital audio signals and their representation, common time-frequency transforms, audio features
• Pitch and fundamental frequency detection, key and chord
• Representation of dynamics in music and intensity-related features
• Beat histograms, onset and tempo detection, beat histograms, and detection of structure in music, and sequence alignment
• Audio fingerprinting, musical genre, mood, and instrument classification

An invaluable guide for newcomers to audio signal processing and industry experts alike, An Introduction to Audio Content Analysis covers a wide range of introductory topics pertaining to music information retrieval and machine listening, allowing students and researchers to quickly gain core holistic knowledge in audio analysis and dig deeper into specific aspects of the field with the help of a large amount of references.