Artykuł przedstawia w sposób przeglądowy prace Katedry Systemów Multimedialnych Politechniki Gdańskiej związane z wyszukiwaniem informacji muzycznej, a w szczególności z klasyfikacją dźwięków instrumentów muzycznych. W opisywanych eksperymentach wykorzystano sztuczne sieci neuronowe.

Referat dotyczy problemu automatycznego rozpoznawania instrumentów muzycznych rozwiązywanego z zastosowaniem, inteligentnych algorytmów decyzyjnych. Wnioski zawarte w referacie dotyczą reprezentacji sygnałów muzycznych, która jest przydatna w procesie automatycznej klasyfikacji instrumentów.

Artkuł dotyczy problemu automatycznej klasyfikacji dźwięków instrumentów muzycznych, w tym głównie wpływu indywidualnych parametrów na proces automatycznego rozpoznawania instrumentów. Parametryzacja wykorzystuje wdirmo Fourierowskie i analizę czasową dźwięków do formowania 14 i 62-parametrowych wektorów cech dystynktywnych. Autorzy porównują jakość rozpoznawania i rozróźnialność instrumentów. Przy ocenach tego typu stosowano drzewa...

The paper presents practical utilization of an electronic nose prototype, based on the FIGARO semiconductor sensors, in fast classification of Polish honey types—acacia flower, linden flower, rape, buckwheat and honeydew ones. A set of thermostating modules of the prototype provided gradient temperature characteristics of barbotage-prepared gas mixtures and stable measurement conditions. Three chemometric data analysis methods...

This paper outlines first issues related to music genre classification and a short description of algorithms used for musical instrument separation. Also, the paper presents proposed optimization of the feature vectors used for music genre recognition. Then, the ability of decision algorithms to properly recognize music genres is discussed based on two databases. In addition, results are cited for another database with regard to...