Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:

Publikacja w czasopiśmie

Typ:

artykuły w czasopismach

Opublikowano w:

Journal of the Acoustical Society of America nr 146, strony 1 - 13,
ISSN: 0001-4966

Język:

angielski

Rok wydania:

2019

Opis bibliograficzny:

Korvel G., Kostek B.: Discovering Rule-Based Learning Systems for the Purpose of Music Analysis// Journal of the Acoustical Society of America -Vol. 146,iss. 4 (2019), s.1-13

DOI:

Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1121/1.5137237

Bibliografia: test

1. S. McAdams, S. Winsberg, S. Donnadieu, G. de Soete, and J. Krimphoff, "Perceptual scaling of synthesized musical timbres: common dimensions, specificities and latent subject classes", Psychological Research, 58: pp. 177- 192 (1995). otwiera się w nowej karcie
2. S. Bech. N. Zacharov, "Perceptual Audio Evaluation. Theory, method and application", Wiley (2006). otwiera się w nowej karcie
3. J. Berg, "How do we determine the attribute scales and questions that we should ask of subjects when evaluating spatial audio quality? In Proc. Int. Workshop on Spatial Audio and Sensory Evaluation Techniques (2006). otwiera się w nowej karcie
4. Dorochowicz, A. Majdańczuk, P. Hoffmann, B. Kostek, "Classification of musical genres by means of listening tests and decision algorithms", ISMIS 2017, 23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems, Warsaw, Poland, 26.6.2017 -29.6.(2017). otwiera się w nowej karcie
5. Q. Huynh-Thu, M. N. Garcia, F. Speranza, P. Corriveau, A. Raake, "Study of Rating Scales for Subjective Quality Assessment of High-Definition Video", IEEE Transactions on Broadcasting. 57 (1): pp. 1-14 (2011). doi:10.1109/TBC.2010.2086750. ISSN 0018-9316. otwiera się w nowej karcie
6. N. Friedman, D. Geiger, M. Goldszmidt, "Bayesian network classifiers", Machine Learning 29, pp. 139-164 (1997). otwiera się w nowej karcie
7. K. Hevner, "Experimental studies of the elements of expression in music", American Journal of Psychology, Vol. 48, pp. 246-268 (1936). otwiera się w nowej karcie
8. P. Hoffmann, B. Kostek, "Bass Enhancement Settings in Portable Devices Based on Music Genre Recognition", JAES Vol. 63, 12, pp. 980-989, December (2015), http://dx.doi.org/10.17743/jaes.2015.0087. otwiera się w nowej karcie
9. X. Hu, S. J. Downie, C. Laurier, M. Bay, A. F. Ehmann, "The 2007 MIREX audio mood classification task: Lessons learned," Proceedings of ISMIR, Philadelphia, PA, USA, pp. 462-467 (2008).
10. ITU-T Rec. P.10 Vocabulary for performance and quality of service (2006).
11. Post-print of: Korvel G., Kostek B.: Discovering Rule-Based Learning Systems for the Purpose of Music Analysis. Journal of the Acoustical Society of America. Vol. 146, iss. 4, 2947 (2019). DOI: https://doi.org/ 10.1121/1.5137237 [12] ITU, International Telecommunications Union [https://www.itu.int/en/Pages/default.aspx][https://www.itu.int/pub/T-HDB-QOS.02-2011. otwiera się w nowej karcie
12. S. Jamieson, "Likert scales: how to (ab) use them," Medical education, 38.12, pp. 1217-1218 (2004). otwiera się w nowej karcie
13. M. Kahrs, K. Brandenburg, "Applications of Digital Signal Processing to Audio and Acoustics", Springer Science & Business Media (2006). otwiera się w nowej karcie
14. D. Ko, W. Woszczyk, "Virtual Acoustics for Musicians: Subjective Evaluation ENGINEERING REPORTS of a Virtual Acoustic System in Performance of String Quartets," J. Audio Eng. Soc., Vol. 66, 9, pp. 712-723, (2018 September). DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2018.0038 otwiera się w nowej karcie
15. Kostek, P. Hoffmann, A. Kaczmarek, P. Spaleniak, "Creating a Reliable Music Discovery and Recommendation System", Springer Verlag, 107-130, XIII (2013). otwiera się w nowej karcie
16. B. Kostek, "Observing uncertainty in music tagging by automatic gaze tracking", 42nd International Audio Eng. Soc. Conference, Ilmenau, Germany, July 22-24 (2011).
17. B. Kostek, A. Kuprjanow, P. Zwan, W. Jiang, Z.W. Raś, M. Wojnarowski, J. Swietlicka, "Report of the ISMIS 2011 Contest: Music Information Retrieval, Foundations of Intelligent Systems," Lecture Notes in Computer Science (LNCS, 6804), Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 715-725 (2011), DOI: 10.1007/978-3-642- 21916-0_75. otwiera się w nowej karcie
18. B. Kostek, M. Plewa, "Parametrization and Correlation Analysis Applied to Music Mood Classification", Int. J. Computational Intelligence Studies, Inderscience Publishers, pp. 4-25 (2013), https://doi.org/10.1504/IJCISTUDIES.2013.054734. otwiera się w nowej karcie
19. B. Kostek, M. Plewa, "Testing a Variety of Features for Music Mood Recognition", 166th Meeting Acoustical Soc. of America, No. 5, vol. 134, pp. 3994, San Francisco, USA, 2.12.2013 -6.12.(2013). otwiera się w nowej karcie
20. B. Kostek, M. Plewa, "Rough Sets Applied to Mood of Music Recognition", Federated Conference on Computer Science and Information Systems, vol. ISBN 978-83-60810-90, pp. 71 -78, Gdansk, Poland, 11.9.2016 - 14.9.(2016), DOI: 10.15439/2016F548. otwiera się w nowej karcie
21. Laurier, M. Sordo, J. Serra, P. Herrera, "Music Mood Representations from Social Tags", Proc. 10th International Society for Music Information Conference, Kobe, Japan, pp. 381-386 (2009). otwiera się w nowej karcie
22. T. Letowski, "Sound quality scales and systems" (1995). otwiera się w nowej karcie
23. [https://www.itu.int/en/Pages/default.aspx] [25] MIREX 2009 Mood Multi Tag Data Description, http://www.music-ir.org/archive/ papers/Mood_Multi_Tag_Data_Description.pdf otwiera się w nowej karcie
24. MPEG 7 standard, http://mpeg.chiariglione.org/standards/mpeg-7 otwiera się w nowej karcie
25. Z. Pawlak, "Rough Sets", International J. Computer and Information Sciences, 11, pp. 341-356 (1982). otwiera się w nowej karcie
26. J. F. Peters, A. Skowron, A. (Eds.): Transactions on Rough Sets, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4100, Springer (2004-2019). otwiera się w nowej karcie
27. M. Plewa M., B. Kostek, "Creating Mood Dictionary Associated with Music", 132 Audio Engineering Society Convention, preprint 8607, Budapest, Hungary, 26.4.2012 -29.4.(2012). otwiera się w nowej karcie
28. "Practical procedures for subjective testing", Handbook (2012) https://www.itu.int/pub/T-HDB-QOS.02-2011] otwiera się w nowej karcie
29. "RSES 2.1. Rough Set Exploration System", User's handbook. http://logic.mimuw.edu.pl/~rses/RSES_doc.pdf. Warsaw (2004). otwiera się w nowej karcie
30. J. A. Russel, A circumplex model of affects, Journal of personality and Social Psychology, 39, pp. 1161-1178 (1980). otwiera się w nowej karcie
31. R. E. Thayer, "The Biopsychology of Mood and Arousal", Oxford University Press (1989). otwiera się w nowej karcie
32. Vincent, M. G. Jafari, M. D. Plumbley, "Preliminary guidelines for subjective evaluation of audio source separation algorithms", Proc. of ICA Research Network International Workshop, pp. 93-96 (2006). otwiera się w nowej karcie
33. N. Zacharov and G. Lorho, "What are the requirements of a listening panel for evaluating spatial audio quality?" Proc. Int. Workshop on Spatial Audio and Sensory Evaluation Techniques (2006). otwiera się w nowej karcie
34. S. Zielinski, F. Rumsey, S. Bech, "On some biases encountered in modern audio quality listening tests-a review." J. Audio Eng. Soc. 56.6: 427-451 (2008). otwiera się w nowej karcie

więcej (34) mniej

Źródła finansowania:

• Działalność statutowa/subwencja

Weryfikacja:

Politechnika Gdańska