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Drum Loops Retrieval from Spoken Queries

机译：语音查询中的鼓循环检索

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Recent efforts in audio indexing and music information retrieval mostly focus on melody. If this is appropriate for polyphonic music signals, specific approaches are needed for systems dealing with percussive audio signals such as those produced by drums, tabla or djembe. In this article, we present a complete system allowing the management of a drum patterns (or drumloops) database. Queries in this database are formulated with spoken onomatopoeias—short meaningless words imitating the different sounds of the drumkit. The transcription task necessary to index the database is performed using Hidden Markov Models (HMM) and Support Vector Machines (SVM) and achieves a 86.4% correct recognition rate. The syllables of spoken queries are recognized and a relevant statistical model allows the comparison and alignment of the query with the rythmic sequences stored in the database, in order to provide a set of the most relevant drum loops.
机译：音频索引和音乐信息检索的最新工作主要集中在旋律上。如果这适用于复音音乐信号，则对于处理打击乐音频信号（例如由鼓，tabla或djembe产生的音频信号）的系统，需要采用特定的方法。在本文中，我们介绍了一个完整的系统，该系统允许管理鼓模式（或drumloops）数据库。该数据库中的查询是用口语拟声词来表达的，这些词是模仿爵士鼓不同声音的无意义的简短单词。使用隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）执行索引数据库所需的转录任务，并实现86.4％的正确识别率。语音查询的音节被识别，并且相关的统计模型允许将查询与数据库中存储的有节奏的序列进行比较和对齐，以便提供一组最相关的鼓循环。

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