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使用k - means聚类算法优化性能的一个艺术家,防止盗版音乐

Swarima特瓦芮1和Soubhik Chakraborty2
  1. 研究学者、应用数学、B.I.T. Mesra,兰契- 835215,印度
  2. 应用数学副教授,B.I.T. Mesra,兰契- 835215,印度
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文摘

本文给出了优化方法的性能音乐学习者使用Kmeans聚类算法在数据挖掘。它还展示了如何防止盗版音乐通过隐藏的音乐数据提供一些独特的音乐文件的代码。提供了一个说明性的例子使用注意序列在印度斯坦拉格,即Bhimpalashree。

关键字

数据挖掘、k - means聚类算法、拉格旋律,性能优化,音乐盗版

我的介绍。

答:问题识别
研究如何帮助艺术家改善或优化没有失去他或她的性能质量?这一直是常年对音乐的兴趣研究的一个大问题。是一个相当大的挑战的初学者或音乐学习者如何克服问题的重复类似的旋律在执行阶段。特别是在预计印度古典音乐艺术家将alankars(旋律装饰)即席的时尚。
另一方面,还有一个问题,大量的音乐文件都可以在各种网站,任何人都可以很容易地下载这些音乐数据因为没有隐藏这些信息个性化服务。
在本文中,这些问题是解决使用k - means聚类算法在数据挖掘。结果证明,该算法可以帮助即兴创作艺术家的性能和节省时间。此外,它可以隐藏一些独特的音乐信息的代码。虽然做聚类,如果k是正确,列表中的数据可能被适当分组,分组音乐可以作为用户的偏好[2]。
数据挖掘在音乐学
数据挖掘技术是计算机科学的一个重要应用,在人文学科增加相关性研究。数据挖掘技术可以丰富我们对音乐的理解和音乐认知。他们允许规模进行分析是不可能的定性分析方法[3]。
c k - means聚类
迭代聚类算法在哪些项目之间移动的集群,直到达到所需的设置。集群的Ki = {ti1, ti2……,定义为tij}
图像
d .旋律分析
旋律可能在数学上定义为一系列的笔记“完整”在某种意义上决定了音乐理论,从一个音乐(Chakraborty等人[1])。一个不需要一个完整的音乐旋律的句子。这就足够了,如果它是一个完整的音乐短语。一段序列的笔记是一个子集的旋律,但本身就是不完整的。例如,{妈,爸,Komal倪,Sa}是一个是一个完整的音乐旋律在印度斯坦语短语被分析拉格Bhimpalashree但{妈,Pa}是其序列子集,因此一段拉格。拉格,这是印度古典音乐的核心,是一个旋律结构与固定笔记和一组规则描述一个特定的情绪传达的性能。旋律或其片段的长度是指票据的数量。意义的旋律或其部分(在单声部的音乐如印度古典音乐)被定义为产品的长度的旋律和音乐作品中出现的次数。因此频率和长度都是重要的因素来评估一个旋律的重要性或其部分。更技术性的定义的意义在复调音乐的旋律,看到Adiloglu,诺尔和Obermayer [5]。
音乐时间数据,数字代表不同的八度将球可能的响应条目对应参数时间这将在我们的案例中是实例(1、2、3…)实现一个音符。主音Sa在注意自然C(即规模是C)。同时,C中产八度的分配数量0代表其作为参考点的间距为其他的高和低音调相应分配编号为1、2、3…。或1、2、3分别…(详细情况见表1)。这种技术用于结构分析和我们的动机是Adiloglu,诺尔和Obermayer [5]。我们的数据库进行分析包括一系列基于拉格Bhimpalashree笔记这首歌。这是在附录表4中给出。
图像
缩写:字母S, R, G M P、D和N Sa, Sudh再保险公司Sudh Ga, Sudh妈,Pa, Sudh Dha和Sudh倪分别。字母r, g, m, d n代表Komal再保险,Komal Ga, Tibra Ma Komal Dha和Komal倪分别。正常类型表明注意属于中产八度;斜体意味着注意属于八度就低于中间八度而粗体表示这仅仅属于八度高于八度。Sa,主音印度音乐,在c相应西方符号。术语“Sudh”、“Komal”和“Tibra”意味着,分别自然、平面和夏普。
拉格Bhimpalashree的音乐特征
觉得(分组法拉格根据规模):Kafi
Aroh(提升):n S g M P, n, S Awaroh(血统):S n D P M g R S
Jati: Aurabh-Sampoorna(五个不同的笔记中允许提升;7在下降)
Vadi Swar(最重要的是注意):M Samvadi Swar(第二个最重要的注意):S
Prakriti(自然):restful Pakad(捕捉):n S M, Mg,点,g M g R S
保持笔记(那swars): g M P n引渡时间:1 pm-3点
表2给出了旋律的短语和段(构建在表4中给出的帮助附录)
图像
备注:一个旋律短语应该至少三个音符。如果少,它只会是一段。完成的其他财产为了作为单个实体,因此有资格成为一个旋律我们前面已经讨论过。

二世。实证结果

为了分配一个唯一的代码一个旋律,每个音符的旋律集团是增加其数量和位置补充道。我们应该注意每一个值必须是唯一的。代码计算旋律组:-
旋律集团/段第一。2、0、5、3、5、7
= (1×2)+ (2×0)+ (3×5)+ (4×3)+ (5×5)+ (6×7)
图像
以这种方式,计算为每个旋律组后,我们终于得到:
92、87、322、5、464年,154年,17日,110年,73年,185年,48岁的-98年,8,452,174,90
1。取两个意思说K1 = 92, K2 = 87,分两组中的所有值,G1和G2的小组分配每个对象最接近的意思。
2。当所有对象被分配时,重新计算K的位置的意思
3所示。现在重复直到重心不再移动。
我们的结果列于表3。
图像
在第二个步骤中我们把1日G1和G2,然后将值分配给组更接近227和16.8750等等。最后我们可以看到,在第2和第3步骤,组织重复。在这一点上,我们停止进一步的计算。

三世。结论

我们得出结论,在第2步和第3步,组重复;也就是说,旋律是重复的。如果性能下降在同一组反复表演者可以优化其性能,避免了一次又一次地重复的旋律。它可以节省时间和增加新鲜感,产生对听众的兴趣。
同时,通过将独特的代码分配给每个旋律组,我们有个性化的音乐数据解决盗版音乐的另一个问题我们的策略可以很容易地扩展到隐藏音乐文件。
图像

引用

  1. s . Chakraborty k . Krishnapryia Loveleen, s . Chauhan s Solanki和k . Mahto旋律重新审视:建议从印度音乐理论,国际期刊的计算认知,8卷,3号,2010年,26 - 32
  2. k·h·d·m·金K.S. Kim公园,j·h·李和k·m·李的音乐推荐系统动态k - means聚类算法,第六机器学习和应用国际会议上,399 - 403年,2007年,IEEE DOI 10.1109 / ICMLA.2007.97
  3. 马特Munz,数据挖掘在音乐学,耶鲁大学,2005年4月28日
  4. http://home.dei.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/kmeans.html
  5. k . Adiloglu t·诺尔和k . Obermayer聚合方法提取一段音乐的旋律结构,新音乐研究期刊》的研究,35(3)卷,2006年,221 - 236
  6. Dutta D。,Sangeet Tattwa, Pratham Khanda (in Bengali), Brati Prakashani, 5th ed, (2006)