self-organizing topological timbral design methodology using a kohonen neural network
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DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO E AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL. FACULDADE DE ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO. UNICAMP. Self-Organizing Topological Timbral Design Methodology Using a Kohonen Neural Network. Marcelo Caetano; César Costa. http://www.lbic.fee.unicamp.br. CAMPINAS - BRASIL. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Self-Organizing Topological Timbral Self-Organizing Topological Timbral Design Methodology Using a Kohonen Design Methodology Using a Kohonen
Neural NetworkNeural Network
Marcelo Caetano; César Costa
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO
E AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
FACULDADE DE ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
CAMPINAS - BRASIL
http://www.lbic.fee.unicamp.br
UNICAMP
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OrganizaçãoOrganização
• Introdução e Motivação• Rede de Kohonen• Improvisação e Design Timbral• Experimentos e Resultados• Conclusão
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Introdução e MotivaçãoIntrodução e Motivação
• Flexibilidade na Manipulação Sonora
• Necessidade de técnicas para exploração das características sonoras
• Limitação dos Métodos Tradicionais
– Não consideram subjetividade e/ou dinâmica sonora.
– Sons matematicamente perfeitos são rejeitados pelo ser humano.
Computação MusicalComputação Musical
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Introdução e MotivaçãoIntrodução e Motivação
– Qualidade tonal de uma classe de sons
– Difícil de se caracterizar• Não descritível em uma escala unidimensional
(espaço de alta dimensionalidade)• Caracterização subjetiva
– Sons complexos:• Evolução temporal do espectro tem forte
influência na percepção timbral.
TimbreTimbre
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Introdução e MotivaçãoIntrodução e Motivação
– Incapacidade dos métodos tradicionais de síntese de incorporar controle sobre propriedades timbrísticas no processo de design sonoro.
• Métodos matemáticos ineficientes na criação de sons complexos de qualidade.
Principal MotivaçãoPrincipal Motivação
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Rede de KohonenRede de Kohonen
• Auto-organização
• Manutenção de topologia
• Quantizador Vetorial
• Para classificação: Mapeamento de espaço de alta dimensionalidade em espaço de baixa dimensionalidade.
Principais Características para aplicaçãoPrincipais Características para aplicação
b) TSP quantização vetorial c) interceção de espaços timbrais
a) amostras timbrais
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Rede de KohonenRede de Kohonen
Exemplo, sons FMExemplo, sons FM
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
Parâmetros do ExperimentoParâmetros do Experimento
Timbres UtilizadosTimbres Utilizados
• Medida Matemática de Distância Espectral • Estimação Subjetiva de Similaridade• Mapemento Topológico em 2D (SOM)
ClassificaçãoClassificação
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
a) 1 epoch b) 3 epochs c) 5 epochs d) 10 epochs e) 50 epochs f) 100 epochs
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
Métrica espectralMétrica espectral
F
i
T
j
hg
kg
khg jiajia
FT
2,,
1
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
Comparativo: métrica espectralComparativo: métrica espectral
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
Pesquisa SubjetivaPesquisa Subjetiva
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Experimentos e ResultadosExperimentos e Resultados
Rede de Kohonen BidimensionalRede de Kohonen Bidimensional
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ConclusãoConclusão
Dinâmica de RelaxaçãoDinâmica de Relaxação
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FinalizaçãoFinalização
• César R Costa
• Marcelo F Caetano
• Jonatas Manzolli (NICS)
CréditosCréditos
AgradecimentoAgradecimento
Dúvidas ???Dúvidas ???