СРАВНЕНИЕ ВЕКТОРОВ ПРИЗНАКОВ АУДИОФАЙЛОВ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ ХРОМАТОГРАММ И ПИТЧ-ТРЕКЕРА CREPE

Статья боковой панели

№ 8 (2020): ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
PDF
Опубликован: ноя 8, 2023
Ключевые слова:
fingerprin, feature vector, chromatogram, convolutional neural network

Основное содержание статьи

П.С. Ладыгин
Алтайский государственный университет, г. Барнаул
Email: pavel-ladygin@yandex.ru
А.В. Мансуров
Алтайский государственный университет, г. Барнаул
Д.Д. Рудер
Алтайский государственный университет, г. Барнаул

Аннотация

я. В данной работе сравниваются векторы признаков, получаемые спомощью анализа хроматограмм аудиофайла и с помощью питч-трекера CREPE,основанного на свёрточной нейронной сети. Поиск оптимального решения являетсядополнительной проработкой алгоритма формирования компьютерногоинструментального подхода к осуществлению экспертных оценок музыкальныхпроизведений на предмет нарушения прав на интеллектуальную собственность.Приведено описание алгоритма получения специального цифрового отпечаткааудиозаписи (аудиофайла). Выполняется сравнительный анализ вычисленныхбитовых последовательностей, полученных с помощью хроматограмм и CREPE.Анализируется эффективность подходов к получению более информативныхвекторов признаков для сравнительного анализа оригинала музыкальногопроизведения с другими.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Детали статьи

Как цитировать
1. Ладыгин П., Мансуров А., Рудер Д. СРАВНЕНИЕ ВЕКТОРОВ ПРИЗНАКОВ АУДИОФАЙЛОВ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ ХРОМАТОГРАММ И ПИТЧ-ТРЕКЕРА CREPE // ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, 2023. № 8. С. 29-34. URL: http://journal.asu.ru/ptzi/article/view/13932.
Выпуск
№ 8 (2020): ПРОБЛЕМЫ ПРАВОВОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
Раздел
Проблемы технического обеспечения информационной безопасности

Литература

Экспертное заключение по информационным материалам запроса от 30.03.2017 / Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет» [Электронный ресурс] // режим доступа: https://spbu.ru/sites/default/files/20171206_zakl.pdf (дата обращения 02.05.2020).

Shum S. The Basics of Audio Fingerprinting / MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory [Электронный ресурс] //режим доступа: http://people.csail.mit.edu/sshum/talks/audio_fingerprinting_sls_24Oct2011.pdf (дата обращения 25.06.2020).

Эволюция Content ID: как Youtube совершенствует свою самую спорную функцию [Электронный ресурс] / режим доступа: http://www.air.io/contentid-evolution/ (дата обращения 22.06.2020).

Горшунов, А. А. Музыкальные произведения как объекты авторского права / А. А. Горшунов. — Текст : непосредственный // Новый юридический вестник. — 2020. — № 4 (18). — С. 24-29.

Должанский А. Н. Краткий музыкальный словарь // Л.: 1964. - С. 40.

Мансуров А. В., Ладыгин П. С. Подход к формированию вектора признаков для алгоритма формирования цифровых отпечатков аудиофайлов // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2017. -№09. -С. 27-34.

Мансуров А. В., Ладыгин П. С. Способ формирования цифрового отпечатка аудиофайла на основе вектора признаков, получаемого с использованием Constant-Q и Фурье преобразований // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2020. -№08. -С. 79-87

Shepard, Roger N. Circularity in judgments of relative pitch // Journal of the Acoustical Society of America. №36 (212). – pp.2346–2353.

Jong Wook Kim, Justin Salamon, Peter Li, Juan Pablo Bello. CREPE: A Convolutional Representation for Pitch Estimation // Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) – 2018.