الأبحاث ضمن الموضوع : الموسيقى ومعالجة الصوت
-
M6: قواعد بيانات كشف الموسيقى المولدة آلياً متعددة المولدات، متعددة المجالات، متعددة اللغات والثقافات، متعددة الأنواع، متعددة الآلات M6: multi-generator, multi-domain, multi-lingual and cultural, multi-genres, multi-instrument machine-generated music detection databases
2026 | المؤلف: Yupei Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والتقدم في اكتشاف الموسيقى التي تم إنشاؤها بواسطة الآلات (MGMD)، مع التركيز على تقديم مجموعة بيانات M6. تم تصميم هذه المجموعة الشاملة كمعيار لتسهيل أبحاث MGMD من خلال تضمين مجموعة متنوعة من المولدات والأنماط واللغات والسياقات الثقافية، جميعها بتنسيق WAV. يوضح المؤلفون منهجية جمع البيانات الخاصة بهم ويقدمون…
-
الكشف القابل للتفسير عن الموسيقى المولدة آليًا والتقييم المنهجي المبكر Explainable detection of machine generated music and early systematic evaluation
2026 | المؤلف: Yupei Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول ورقة البحث المجال الناشئ للموسيقى التي تنتجها الآلات (MGM) والتحديات المرتبطة بها التي تواجه نزاهة قطاعات الترفيه والتعليم والفنون. يؤكد المؤلفون على أهمية اكتشاف الموسيقى التي تنتجها الآلات (MGMD) للحفاظ على قيمة المؤلفات البشرية وسط الانتشار السريع لـ MGM. يقومون بإجراء تقييمات منهجية لنماذج أساسية متنوعة، بما في ذلك التعلم الآلي التقليدي، والشبكات العصبية…
-
التعرف البصري على الموسيقى لكامل الصفحة من النهاية إلى النهاية لموسيقى البيانو
2026 | المؤلف: Antonio Ríos-Vila وآخرون | المجلة: International Journal of Computer Vision | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم ورقة البحث نظامًا جديدًا للتعرف على الموسيقى البصرية (OMR) من البداية إلى النهاية مصممًا لتحويل تخطيطات النوتات الموسيقية المعقدة مباشرة إلى تنسيقات رقمية، متجاوزًا قيود خطوط المعالجة التقليدية متعددة المراحل. يدمج النموذج المقترح الطبقات التلافيفية مع المحولات الذاتية الانحدار، مما يمكّنه من معالجة صفحات النوتات الموسيقية الكاملة وإخراج النسخ بتنسيق ترميز موسيقي. تستخدم منهجية…
-
تحليل مقارن لتصنيف الصوت باستخدام ميزات MFCC وSTFT باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Mahendra Kumar Gourisaria وآخرون | المجلة: Discover Internet of Things | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)في سياق معالجة المعلومات الصوتية الآلية، تركز هذه الدراسة على تطوير نماذج تصنيف صوتية فعالة باستخدام خوارزميات متقدمة، وبشكل خاص معاملات التردد الميل (MFCCs) وتحويل فورييه قصير الأمد (STFT). تؤكد الدراسة على أهمية هذه النماذج في قطاعات متنوعة، بما في ذلك الأمن، والروبوتات، والتطبيقات التجارية، وخاصة في مهام مثل الكشف عن أصوات الصفارات. الهدف الرئيسي…