Hallo, ich arbeite für ein Paper für ein Referat aus. Mittlerweile habe ich mich etwas in die Theorie über Wavelets eingearbeitet. Dies ist das Paper das ich ausarbeiten muss. http://soundlab.cs.princeton.edu/publications/2001_amta_aadwt.pdf Für mein Referat soll ich den ersten teil ausarbeiten, also die Klassifizierung. Ich hänge im Kapitel 3 und 4. Kapitel Nur zum verständnis im Kapitel es wird gesagt "As a multirate filterbank the DWT can be viewed as a constant Q filterbank with octave spacing between the centers of the filters. Each subband contains half the samples of the neighboring higher frequency subband." Ich versteh das so ich wende den normalen schnellen DWT algoritmus an. Also signalreihe nach einander aufteilen in hochpass und tiefpass gefilterte werte. Als Filterkoefizienten für Daubechies4 liefert mir Matlab loD=-0.1294 0.2241 0.8365 0.4830 und HiD=-0.4830 0.8365 -0.2241 -0.1294 mit diesen Falte und downsample ich den Eingangsstrom und erhalte yhigh und ylow getrennt. auf ylow und yhigh wende ich dann wieder und wieder den selben algoritmus bei jedem durchlauf erhalte ich neue subbänder. SOWEIT MEIN VERSTÄNDNIS ABER: was ist mit "constant Q filterbank with octave spacing" ist damit genau dieser algorithmus gemeint? Also jedesmal tiefpass hochpass aufteilen und downsampeln. zum Kapitel 4 window size 65536 samples at 22050 Hz -> ergibt für mich auch 3 sekunden daraus folgere ich nehme immer die Sampels aus 3 sekunden signal und wende darauf meine DWT an. Aber was ich jetzt nicht verstehe hops size of 512 sekunden. Das würde für mich heissen ich wiederhole das alle 512 sekunden das macht aber keinen sinn. Ein musikstück ist doch nur im schnitt 3,5 minuten lang und 512 sekunden ist doch drüber und dann die frage "Twelve levels (subbands) of coefficients are used resulting in a feature vector with 45 dimensions (12 + 12 + 11)" also ich hätte daraus gelesen das ich den DWT Algorithmus 12 mal anwende aber was ist dann mit dem feature vector gemeint und (12 +12 +11) danach wird dann davon gesprochen das ich das mit einem MfCC algorithmus udn STFT vergleiche. Das glaube ich würde ich dann nciht mehr machen sondern musik mit dem vorgestellten Verfahren auswerten und so eine eigene datenbank erstelle und diese dann mit neuen musikstücken vergleiche. Naja vielleicht kann mir ja jemand helfen um mich dem Verständnis näher zu bringen. Ih bin da wirklich über jede hilfe dankbar liebe Grüße Felix
Hallo, Im Kapitel 4 geht es um "machine learning" in der die Koeffizienten genutzt werden um einen N-Dimensionalen (hier 45 Dimensional) Raum zu "erzeugen", der entsprechent segmentiert werden soll: Segmente: MusicSpeech (Music, Speech) Voices (Male, Female, Sports Announcing) Classical (Choir, Orchestra, Piano, String Quartet) Das Programm soll also lernen die Musik entsprechend zu Klassifizieren. OK? Wohl eher nicht :), suche mal nach SVM (Support Vector Machines) dann wird es klarer.
doch habs mittlerweile verstanden. ausser das mit der hop size. Aber seit dem auch mein Proffessor darauf keine Antwort wusste, weil die hop size von 512 sekunden einfach keinen sinn macht lass ich die weg. aber wenns jemand noch interessiert also der beschriebene algorithmus zur musik erkennung geht wie folgt man nehme musiksamples jeweils 30 sekunden die werden mit 22,050 khz abgetastet. dann erstmal tiefpassfiltern auf FS/2 wegen images dann 12 mal wavelet zerlegen mit db4. dabei wird der Pyramiden algorithmus angewendet dieser ist etwas verwirrend benannt da sein ablauf nicht pyramidenförmig ist sondern immer nur der tiefpassgefilterte wert zur bestimmung des nächsten subbandes genommen wird. Also am beispiel wirds vielleicht klarer die samples die nach dem ersten samplen mit FS/2 vorliegen werden hoch und tiefpass gefiltert. der hochpass gefilterte teil wird als erster ausgangs vektor genommen d1. der tiefpass gefilterte teil wird wiederum zerlegt in tiefpass und hochpass. es entsteht d2 und wieder der tiefpass teil. usw d1 beinhaltet die frequenzanteile von FS/2 also hier 11.025 bis ca 5500 hz d2 5500 bis 2750 usw diese frequenzen entsprechen auch den oktaven von tönen(jeder oktaven sprung ist eine verdopplung der frequenz) und sind damit gut zur musik erkennung geeignet. d1 bis d12 werden die mittelwerte berechnet. ->12 eigenschaften die standard abweichungen -> 12 eigenschaften die mittelwerte über zwei subbänder hinweg -> 11 eigenschaften es werden jeweils 30sekunden sampels genommen der algorithmus wird 10 mal in 3 sekunden schritten angewandt. 9 *(12+12+11) vektoren werden zum trainig genommen mit 1*(12+12+11) wird getestet. anders als im Paper hab ich das mit bayes gemacht. vergleich von jazz mit techno geht gut (ja ist nich so schwer;-)) jazz wird mit 96% erkannt techno immerhin mit 76% naja wollte das nur mal aufschrieben falls es jemand nochmal ausarbeiten muss.
Ich gehe davon aus, das der Text bezüglich hop size irrtümlich Sekunden angibt. In der Literatur ist es eher üblich hop size in bezug aud samples anzugeben. Es sind hier wohl 512 samples (windows) gemeint. Da müsste man beim Verfasser des Textes mal nachfragen.
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