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Machine learning, 2006-12, Vol.65 (2-3), p.361-387
2006
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Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Modeling, analyzing, and synthesizing expressive piano performance with graphical models
Ist Teil von
  • Machine learning, 2006-12, Vol.65 (2-3), p.361-387
Ort / Verlag
Dordrecht: Springer Nature B.V
Erscheinungsjahr
2006
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
  • Issue Title: Special Issue on Machine Learning in and for Music Trained musicians intuitively produce expressive variations that add to their audience's enjoyment. However, there is little quantitative information about the kinds of strategies used in different musical contexts. Since the literal synthesis of notes from a score is bland and unappealing, there is an opportunity for learning systems that can automatically produce compelling expressive variations. The ESP (Expressive Synthetic Performance) system generates expressive renditions using hierarchical hidden Markov models trained on the stylistic variations employed by human performers. Furthermore, the generative models learned by the ESP system provide insight into a number of musicological issues related to expressive performance.[PUBLICATION ABSTRACT]
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0885-6125
eISSN: 1573-0565
DOI: 10.1007/s10994-006-8751-3
Titel-ID: cdi_proquest_miscellaneous_28983936

Weiterführende Literatur

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