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논문 기본 정보

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저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 韓國情報技術學會論文誌 제3권 제5호
발행연도
2005.11
수록면
1 - 6 (6page)

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In this paper, a neural-based training and classifing of acoustic signal is presented. This approach is some what a fields of application aspects rather than technical problems such as audio codec, MIDI. In the first, acoustic signal is transformmed using DWT so as to extract a acoustic feature parameters such as loudness, pitch, harmonicity and bandwidth. these accoustic parameters are exploited to the input vector of neural perceptron. In addition, Two kinds of learning rule are involved and compared. Experimental results showed that proposed scheme can be apply for tunning the dissonance chord.
#Acoustic signal #Neural network

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Harmonic chord and DWT-based extracting an acoustic parameter
Ⅲ. Learning rules for preprocessing
Ⅳ. Experimental results
Ⅴ. Conclusions
References

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