Self-Organizing Topological Timbral Design Methodology Using a Kohonen Neural Network

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Self-Organizing Topological Timbral Self-Organizing Topological Timbral Design Methodology Using a Kohonen Design Methodology Using a Kohonen Neural Network Neural 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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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

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T

j

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khg jiajia

FT

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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 ???