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개강 8,9주차 진척 상황 본문
1. 저번에 템포 분석을 했는데, 암만 생각해도 너무 부정확한 것 같아서 뭔가 정확도를 높이려고 좋은 이론 베이스 자료를 찾아서 좀 공부해봄.
Challenges in beat tracking
Pulse level often unclear Local/sudden tempo changes (e.g. rubato) Vague information (e.g., soft onsets, extracted onsets corrupt) Sparse information (often only note onsets are used)
Onset is the time position where a note is played
Onset typically goes along with a change of the signal’s properties: – energy or loudness – pitch or harmony – timbre
와!!! Onset Detection (Energy-Based) Example: C4 played by piano 이부분 보니까 그냥 완전 개념 바로 이해갔음!!!!28쪽!~!!
No energy increase may be observable in complex sound mixtures More refined methods needed that capture – changes of spectral content – changes of pitch – changes of harmony
Beat and Tempo Steady pulse that drives music forward and provides the temporal framework of a piece of music Sequence of perceived pulses that are equally spaced in time The pulse a human taps along when listening to the music [Parncutt 1994] [Sethares 2007] [Large/Palmer 2002] [Lerdahl/ Jackendoff 1983] [Fitch/ Rosenfeld 2007] What is a beat? The term tempo then refers to the speed of the pulse
Beat and Tempo 분석 전략 Analyze the novelty curve with respect to reoccurring or quasiperiodic patterns Avoid the explicit determination of note onsets (no peak picking)
Methods: Comb-filter methods Autocorrelation Fourier transfrom
A tempogram is a time-tempo representation that encodes the local tempo of a music signal over time.
- Fourier-based method: Compute a spectrogram (STFT) of the novelty curve Convert frequency axis (given in Hertz) into tempo axis (given in BPM) Magnitude spectrogram indicates local tempo
- Autocorrelation-based method: Compare novelty curve with time-lagged local sections of itself Convert lag-axis (given in seconds) into tempo axis (given in BPM) Autocorrelogram indicates local tempo
2. 그리고 나는 특징별로 이제 데이터는 다 추출을 했는데, 도대체가 이걸 무슨 퉁계지표로 분석을 해야하냐??? 뭐 평균이야 최빈이야 뭐야???
이 자료를 못찾으면 그냥 내 맘대로 임의로 그런 평균, 최빈 이런 대표젹 기술통계값을 도출해내는 수밖에 없고,
그게 아니라면 데이터를 찾아야만 함.
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