Filters
total: 8
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (7)
Search results for: MUSICAL INSTRUMENTS
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Research Potential* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Katedry Architektury Mieszkaniowej i Użyteczności Publicznej
Research PotentialPrzedmiotem aktywności Katedry jest działalność w zakresie kształtowania współczesnych obiektów mieszkaniowych, użyteczności publicznej oraz tematów pokrewnych. Badania prowadzone przez pracowników katedry obejmują nowe metody kształtowania obiektów architektonicznych, nowe formy zamieszkiwania, badania roli nowych technologii w kształtowaniu architektury i przestrzeni interaktywnych oraz badania roli sztuki w kształtowaniu przestrzeni...
-
Katedra Mechaniki Konstrukcji
Research PotentialMechanika konstrukcji obiektów badawczych takich jak kadłuby statków i jachtów, platformy wiertnicze, elektrownie wiatrowe, rurociągi, zbiorniki oraz osprzęt żaglowy jednostek pływających - zarówno stalowe jak i kompozytowe.
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: MUSICAL INSTRUMENTS
-
Laboratorium Innowacyjnych Zastosowań Informatyki
Business OfferBadania nad użytecznością i jakością oprogramowania w różnych zastosowaniach, w szczególności rozpoznawanie emocji użytkowników komputerów oraz badanie użyteczności oprogramowania i doświadczenia użytkownika aplikacji.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (14)
Search results for: MUSICAL INSTRUMENTS
-
Recent developments in automatic classification of musical instruments
PublicationW referacie dokonano przeglądu aktualnego stanu badań w dziedzinie automatycznego rozpoznawania muzyki. Przedstawiono też eksperymenty prowadzone aktualnie w Katedrze Dźwięku i Obrazu PG. Prace te dotyczyły rozpoznawania klas instrumentów muzycznych i separacji duetów muzycznych. Pokazano przykładowe wyniki i przedstawiono projekt prac do zrealizowania w przyszłych eksperymentach.
-
Recent developments in automatic classification of musical instruments. W:[CD-ROM] Collected papers. First Pan-American/Iberian Meeting on Acoustics. 144 Meeting of the Acoustical Society of America. III Iberoamerican Cong- ress of Acoustics. 9o Mexican Congress of Acoustics. Cancun, Q. R. Mxico, 2-6 Dec. 2002. [B.m.:ASA]**2002 paper 2aMU4, 7 s. 6 rys. 1 tab. bibliogr. 21 poz. Automatyczne rozpoznawanie muzyki - przykłady eksperymentów.
PublicationW referacie dokonano przeglądu aktualnego stanu badań w dziedzinie automaty-cznego rozpoznawania muzyki. Przedstawiono też eksperymenty prowadzone aktu-alnie w Katedrze Dźwięku i Obrazu PG. Prace te dotyczyły rozpoznawania klasinstrumentów muzycznych i separacji duetów muzycznych. Pokazano przykładowewyniki i przedstawiono projekt prac do zrealizowania w przyszłych ekspery-mentach.
-
Grzegorz Szwoch dr hab. inż.
PeopleGrzegorz Szwoch was born in 1972 in Gdansk. In 1991-1996 he studied at the Technical University of Gdansk. In 1996 he graduated as a student from the Sound Engineering Department. His thesis was related to physical modeling of musical instruments. Since that time he has been a member of the research staff at the Multimedia Systems Department as a PhD student (1996-2001), Assistant (2001-2004), Assistant professor (2004-2020) and...
-
Automatic music genre classification based on musical instrument track separation / Automatyczna klasyfikacja gatunku muzycznego wykorzystująca algorytm separacji dźwięku instrumentó muzycznych
PublicationThe aim of this article is to investigate whether separating music tracks at the pre-processing phase and extending feature vector by parameters related to the specific musical instruments that are characteristic for the given musical genre allow for efficient automatic musical genre classification in case of database containing thousands of music excerpts and a dozen of genres. Results of extensive experiments show that the approach...
-
Exploring Neural Networks for Musical Instrument Identification in Polyphonic Audio
PublicationThe purpose of this paper is to introduce neural network-based methods that surpass state-of-the-art (SOTA) models, either by training faster or having simpler architecture, while maintaining comparable effectiveness in musical instrument identification in polyphonic music. Several approaches are presented, including two authors’ proposals, i.e., spiking neural networks (SNN) and a modular deep learning model named FMCNN (Fully...