আমি মনে করি আপনি যে পার্থক্যটি সন্ধান করছেন তা অনুশীলনমূলক বনাম তাত্ত্বিকের মতো (তদারকি করা বনাম আনসারভিশনের বিপরীতে) এর মতো, তবে আমি এ সম্পর্কে ভুল হতে পারি। অন্য কথায়, আদর্শ বিষয়টি হ'ল একগুচ্ছ অস্বচ্ছ ডেটা না করে বিভিন্ন ধরণের তাত্ত্বিক সংজ্ঞা থাকা উচিত যা কোনও গানের [কোনও বাস্তব বোঝা ছাড়াই] শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
তবে, সাধারণ ঘরানার শ্রেণিবিন্যাসের জন্য, আপনি সম্ভবত প্রথমে জেনারগুলির সংজ্ঞা তৈরি করতে গেলেও উদাহরণস্বরূপ প্রশিক্ষণ দিয়ে কমপক্ষে আটকে গেছেন। আপনার উদাহরণ থেকে সম্মান সঙ্গে, বিবেচনা কত ঘন ঘন জন ব্যক্তি [YouTube- এ] তর্ক তুলতে পারে ধরে কিনা একটি প্রদত্ত ট্র্যাক সত্যিই Dubstep (যেমন যেকোনো ট্র্যাক যে আরো dubby এবং কম টলমলে , যদিও রীতি কোনো বাস্তব টলিতে টলিতে চলা ছাড়া শুরু আউট)। লোকেরা সময়ের সাথে সাথে জেনারগুলিকে উদাহরণের মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত করে, সুতরাং এমন আচরণটি প্রতিলিপিযুক্ত আলগোরিদিমগুলির জন্য কিছু উদাহরণেরও প্রয়োজন হবে এমনটি আশা করা যুক্তিসঙ্গত। ঘরানার লোকেরা যেভাবে বর্ণনা করে তা প্রায় কোনও বৈশিষ্ট্য ভেক্টরের মতো যাইহোক - তারা গানটি সম্পর্কে প্রশ্নগুলির একটি তালিকা জিজ্ঞাসা করে (উদাঃ এটি কি আরও বিরক্তিকর বা কৌতুকপূর্ণ? এটির অনেক উপবাস আছে? এটি কত দিন? টেম্পোটি কি? কোন ভোকাল আছে? ইত্যাদি)।
অবশ্যই, আপনি বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকা চয়ন করতে সক্ষম হতে পারেন যা জেনারটির একটি স্বজ্ঞাত জ্ঞানও সরবরাহ করে। "ডায়নামিক রেঞ্জ" এর মতো বৈশিষ্ট্য এমন একটি জিনিস যা কোনও ব্যক্তি কানের মাধ্যমেও সনাক্ত করতে পারে তবে "টাইম ডোমেন জিরো ক্রসিংস" এর মতো কিছু খুব স্বজ্ঞাত নয় - এমনকি এটি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ভাল কাজ করলেও। নিম্নলিখিত কাগজে বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা আপনার কাছে আকর্ষণীয় হতে পারে:
জর্জ ত্যাজনেটাকিস, পেরি আর কুক: অডিও সংকেতের বাদ্যযন্ত্রের শ্রেণিবিন্যাস। স্পিচ এবং অডিও প্রসেসিং 10 (5): 293-302 (2002) লিঙ্কে আইইইই লেনদেন ।
রুক্ষতা পরিমাপের জন্য, সাইকোঅাকোস্টিক রুক্ষতা শুরু করার জন্য ভাল জায়গা হবে তবে এটি ডাবস্টেপ লিড এবং বৈদ্যুতিন সীসার মধ্যে পার্থক্য করার পক্ষে যথেষ্ট নয় for পুঙ্খানুপুঙ্খ প্রভেদ জন্য, এক জিনিস দেখব হয় সুর স্বীকৃতি । নিম্নলিখিত থিসিসের কৌশলগুলির একটি শালীন সমীক্ষা রয়েছে:
এইচ পার্ক, "স্বয়ংক্রিয় বাদ্যযন্ত্রের কাঠের স্বীকৃতির দিকে," পিএইচডি। গবেষণা প্রবন্ধে, প্রিন্সটন ইউনিভার্সিটি, এনজে, 2004. লিংক ।
টিমব্রি, টুনিং, স্পেকট্রাম এবং স্কেলে ধারণাগত রুক্ষতার সাথে সম্পর্কিত একটি মডেল রয়েছে যা স্বেচ্ছাসেবক টিম্ব্রেসের জন্য কাস্টম স্কেল তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়। ধারণাটি হ'ল যে সুরেলাগুলি একত্রে খুব কাছাকাছি রয়েছে তারা বীট ফ্রিকোয়েন্সি তৈরি করে যা বিচ্ছিন্নতা হিসাবে ধরা হয়। পরিশিষ্ট এফ এবং ই থেকে প্যারাফ্রেসিং ,
যখন হল ফ্রিকোয়েন্সি এ সাথে বর্ণালী হয় , অভ্যন্তরীণ বিচ্ছিন্নতা [ইউনিট প্রশস্ততা ধরে রেখে] হয়চ 1 , চ 2 , । । । , এফ এনFf1,f2,...,fn
DF=1/2 ∑i=1n ∑j=1n d(|fi−fj|min(fi,fj))
যেখানে
d(x)=e−3.5x−e−5.75x
প্লম্প-লেভেল্ট কার্ভের একটি মডেল ।
এটি একটি কাঠের ক্ষেত্রে (প্রদাহকে হ্রাস করে) প্রদত্ত জর্ডাকে কতটা সন্তুষ্ট করে তা মাপার জন্য ব্যবহৃত হয়। আমি জানি না যে সাইকোঅাকোস্টিক জাতের রুক্ষতা বা স্বতঃস্ফূর্ততাগুলি আপনার নিজের উদ্দেশ্যে আপনার উদ্দেশ্যগুলির জন্য খুব ফলপ্রসূ হবে তবে তারা অন্যান্য মেট্রিকগুলির সাথে সংমিশ্রণে কার্যকর হতে পারে।
জেনারদের তুলনায় আপনার কাছে সম্ভবত আরও বেশি ভাগ্যের শ্রেণিবদ্ধ টিম্বস থাকবে ifying উদাহরণস্বরূপ, স্ট্রিংগুলিতে এমনকি বিজোড় সুরেলা রয়েছে, তবে একটি শৈলোকের কাছে কেবল বিজোড় হারমোনিকস (সিএফ। সাওথুথ ওয়েভ , স্কোয়ার ওয়েভ ) থাকে। ডাবস্টেপ ভলবল এলএফও-চালিত ফিল্টারগুলি (লো পাস এবং / অথবা ফরমান্ট ফিল্টার) দিয়ে সম্পন্ন হয়, তাই স্পেকট্রাল ফ্লাক্সের মতো (উপরে [তজানেটাকিস] দেখুন) বৈশিষ্ট্য হিসাবে একটি ভাল সূচনা পয়েন্ট হতে পারে। যাইহোক, আমি সন্দেহ করি যে কেউ এখনও ডুবে থাকা গণিতের শ্রেণিবিন্যাস অধ্যয়ন করেছে;)