Wyszukiwarka
Abstrakt
The paper presents a novel approach to the Virtual Bass Synthesis (VBS) applied to mobile devices, called Smart VBS (SVBS). The proposed algorithm uses an intelligent, rule-based setting of bass synthesis parameters adjusted to the particular music genre. Harmonic generation is based on a nonlinear device (NLD) method with the intelligent controlling system adapting to the recognized music genre. To automatically classify music genres, the k-Nearest Neighbor classifier combined with the Principal Component Analysis (PCA) method is employed. To fine tune the SVBS algorithm, the MUSHRA test is performed. Subjects are presented with music excerpts belonging to various genres, unprocessed and also processed by SVBS and a conventional bass boost algorithm. Listening tests show that subjects in most cases prefer the SVBS strategy developed by the authors in favor of both the conventional bass boost algorithm and the unprocessed audio file. Furthermore, the listeners indicated that perception of the SVBS-processed music excerpts is similar for several types of portable devices.
Cytowania
-
1 2
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2 1
Scopus
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.17743/jaes.2015.0087
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
- Opublikowano w:
-
JOURNAL OF THE AUDIO ENGINEERING SOCIETY
nr 63,
strony 980 - 989,
ISSN: 1549-4950 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2015
- Opis bibliograficzny:
- Hoffmann P., Kostek B.: Bass Enhancement Settings in Portable Devices Based on Music Genre Recognition// JOURNAL OF THE AUDIO ENGINEERING SOCIETY. -Vol. 63, nr. 12 (2015), s.980-989
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.17743/jaes.2015.0087
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
Powiązane datasety
- dane badawcze SYNAT_MUSIC_GENRE_FV_173
- dane badawcze SYNAT Music Genre Parameters PCA 19
- dane badawcze SYNAT_PCA_48
- dane badawcze SYNAT_PCA_11
wyświetlono 163 razy