Singing Information Processing: Music Information Processing for Singing Voices
|
|
- ŌΣολομών Βιτάλη
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 : Singing Information Processing: Music Information Processing for Singing Voices Masataka Goto, 1 Takeshi Saitou, 1 Tomoyasu Nakano 1 and Hiromasa Fujihara 1 This paper introduces our research on a novel area of research referred to as singing information processing, which is music information research for singing voices. The concept of singing information processing systems is broad and still emerging, but this paper describes three important categories, singing understanding systems, music information retrieval systems based on singing voices, and singing synthesis systems. We first introduce singing understanding systems for synchronizing between vocal melody and corresponding lyrics, identifying the singer name, evaluating singing skills, creating hyperlinks between same phrases in the lyrics of songs, and detecting breath sounds. We then introduce music information retrieval systems based on similarity of vocal melody timbre and vocal percussion, as well as singing synthesis systems for speech-to-singing synthesis and singing-to-singing synthesis. We expect such a wide variety of research related to singing information processing to progress rapidly in the years to come. 1. 1) 4) 5) 6) 7),8) Web VOCALOID 9) YouTube 1 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) 1 c 2010 Information Processing Society of Japan
2 10),11) CD LyricSynchronizer: LyricSynchronizer ( 1) 12),13) PreFEst 14) Viterbi 12),13) 1 LyricSynchronizer: 12),13) 15) 16) 17) 18) MIDI 19) Singer ID: 20) 22) LyricSynchronizer 20) 22) (GMM) 23) 27) 2 c 2010 Information Processing Society of Japan
3 2 MiruSinger: 31),32) 28),29) 30) MiruSinger: MiruSinger ( 2) 31),32) 33),34) PreFEst 14) MiruSinger 35) 36) 38) 39) Hyperlinking Lyrics: Hyperlinking Lyrics 40),41) PreFEst 14) (HMM) 40),41) Breath Detection: 42),43) MFCC ΔMFCC Δpower HMM 1.6kHz 1.7kHz 42),43) 44) MFCC c 2010 Information Processing Society of Japan
4 3 VocalFinder: 22),52),53) 4 Voice Drummer: 54),55) 2) (QBH: Query-by-Humming) 45) 51) VocalFinder Voice Drummer VocalFinder: VocalFinder ( 3) 22),52),53) PreFEst 14) 22),52),53) 2) Voice Drummer: Voice Drummer ( 4) 54),55). HMM 54),55) 56),57) 4 c 2010 Information Processing Society of Japan
5 5 SingBySpeaking: 65),66) 6 VocaListener: 71),72) (Beatboxing) 58) 60) 2.3 9) (text-to-singing synthesis) 61) 64) (speech-to-singing synthesis) (singing-to-singing synthesis) SingBySpeaking: SingBySpeaking ( 5) 65),66) of singing challenge.php STRAIGHT 67) (F0) F0 F0 F0 65),66) (singing-to-speech synthesis) SpeakBySinging 68) 69) 70) VocaListener: VocaListener ( 6) 71),72) 5 c 2010 Information Processing Society of Japan
6 71),72) 73) 2008 VocaListener 2010 VocaListener2 74) PreFEst 14) PreFEst GMM LyricSynchronizer Singer ID MiruSinger Hyperlinking Lyrics VocalFinder 75) 3.2 LyricSynchronizer Hyperlinking Lyrics Voice Drummer SingBySpeaking VocaListener LyricSynchronizer Hyperlinking Lyrics PreFEst 2 (HMM) VAD (HMM) Viterbi VocaListener 12),13),71) 40),41),72) SingBySpeaking 65),66) Voice Drummer HMM 54),55) 3.3 Singer ID VocalFinder PreFEst Singer ID (LPMCC) GMM 20) 22) VocalFinder LPMCC ΔF0 GMM 22),52),53) (HMM) 12),13),22),52),53) 3.4 F0 SingBySpeaking F0 F0 F0 4 F0 76) F0 F0 VocalFinder F0 ΔF0 GMM F0 22),52),53) 6 c 2010 Information Processing Society of Japan
7 F0 VocaListener 71),72) MiruSinger 31),32) 4. 77) 78) 79) CrestMuse 1) Vol.60, No.11, pp (2004). 2) Casey, M., Veltkamp, R., Goto, M., Leman, M., Rhodes, C. and Slaney, M.: Content-Based Music Information Retrieval: Current Directions and Future Challenges, Proceedings of the IEEE, Vol.96, No.4, pp (2008). 3) ( ) Vol.50, No.8, pp (2009). 4) ( ) Vol.51, No.6, pp (2010). 5) Vol.64, No.10, pp (2008). 6) Goto, M., Saitou, T., Nakano, T. and Fujihara, H.: Singing Information Processing Based on Singing Voice Modeling, Proc. of ICASSP 2010, pp (2010). 7), 86 (2010). 8) Vol.130, No.6, pp (2010). 9) ( ) Vol. 50, No. 8, pp (2010). 10) Cabinet Office, Government of Japan: Virtual Idol, Highlighting JAPAN through images, Vol. 2, No. 11, pp (2009). img/vol 0020et/24-25.pdf. 11) : Vol.25, No.1, pp (2010). 12) Fujihara, H., Goto, M., Ogata, J., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H. G.: Automatic Synchronization Between Lyrics and Music CD Recordings Based on Viterbi Alignment of Segregated Vocal Signals, Proc. of ISM 2006, pp (2006). 13) Fujihara, H. and Goto, M.: Three Techniques for Improving Automatic Synchronization Between Music and Lyrics: Fricative Detection, Filler Model, and Novel Feature Vectors for Vocal Activity Detection, Proc. of ICASSP 2008 (2008). 14) Goto, M.: A Real-time Music Scene Description System: Predominant-F0 Estimation for Detecting Melody and Bass Lines in Real-world Audio Signals, Speech Communication, Vol.43, No.4, pp (2004). 15) Chen, K., Gao, S., Zhu, Y. and Sun, Q.: Popular Song and Lyrics Synchronization and Its Application to Music Information Retrieval, Proc. of MMCN 06 (2006). 16) Iskandar, D., Wang, Y., Kan, M.-Y. and Li, H.: Syllabic Level Automatic Synchronization of Music Signals and Text Lyrics, Proc. of ACM Multimedia 2006, pp (2006). 17) Wong, C.H., Szeto, W.M. and Wong, K.H.: Automatic Lyrics Alignment for Cantonese Popular Music, Multimedia Systems, Vol.4-5, No.12, pp (2007). 18) Kan, M.-Y., Wang, Y., Iskandar, D., Nwe, T.L. and Shenoy, A.: LyricAlly: Automatic Synchronization of Textual Lyrics to Acoustic Music Signals, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.16, No.2, pp (2008). 19) Müller, M., Kurth, F., Damm, D., Fremerey, C. and Clausen, M.: Lyrics-based Audio Retrieval and Multimodal Navigation in Music Collections, Proc.ofECDL 2007, pp (2007). 20) Fujihara, H., Kitahara, T., Goto, M., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H.G.: Singer Identification Based on Accompaniment Sound Reduction and Reliable Frame Selection, Proc. of ISMIR 2005, pp (2005). 7 c 2010 Information Processing Society of Japan
8 21) Vol.47, No.6, pp (2006). 22) Fujihara, H., Goto, M., Kitahara, T. and Okuno, H. G.: A Modeling of Singing Voice Robust to Accompaniment Sounds and Its Application to Singer Identification and Vocal-Timbre-Similarity-Based Music Information Retrieval, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.18, No.3, pp (2010). 23) Berenzweig, A.L., Ellis, D. P.W. and Lawrence, S.: Using Voice Segments to Improve Artist Classification of Music, AES 22nd International Conference on Virtual, Synthetic, and Entertainment Audio (2002). 24) Kim, Y. E. and Whitman, B.: Singer Identificatin in Popular Music Recordings Using Voice Coding Features, Proc. of ISMIR 2002, pp (2002). 25) Zhang, T.: Automatic Singer Identification, Proc. of ICME 2003, Vol.I, pp (2003). 26) Maddage, N.C., Xu, C. and Wang, Y.: Singer Identification Based on Vocal and Instrumental Models, Proc.ofICPR 04, Vol.2, pp (2004). 27) Shen, J., Cui, B., Shepherd, J. and Tan, K.-L.: Towards Efficient Automated Singer Identification in Large Music Databases, Proc. of SIGIR 06, pp (2006). 28) Bartsch, M.A.: Automatic Singer Identification in Polyphonic Music, PhD Thesis, The University of Michigan (2004). 29) Tsai, W.-H. and Wang, H.-M.: Automatic Singer Recognition of Popular Music Recordings via Estimation and Modeling of Solo Vocal Signals, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.14, No.1, pp (2006). 30) Nwe, T.L. and Li, H.: Exploring Vibrato-Motivated Acoustic Features for Singer Identification, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 15, No.2, pp (2007). 31) Nakano, T., Goto, M. and Hiraga, Y.: MiruSinger: A Singing Skill Visualization Interface Using Real-Time Feedback and Music CD Recordings as Referential Data, Proc. of ISM 2007 Workshops (Demonstrations), pp (2007). 32) MiruSinger: / / 2007 pp (2007). 33) Nakano, T., Goto, M. and Hiraga, Y.: An Automatic Singing Skill Evaluation Method for Unknown Melodies Using Pitch Interval Accuracy and Vibrato Features, Proc. of Interspeech 2006, pp (2006). 34) Vol.48, No.1, pp (2007). 35) Prasert, P., Iwano, K. and Furui, S.: An Automatic Singing Voice Evaluation Method for Voice Training Systems, (2008). 36) Howard, D.M. and Welch, G.F.: Microcomputer-based Singing Ability Assessment and Development, Applied Acoustics, Vol.27, pp (1989). 37) Vol.J84-D-II, No.9, pp (2001). 38) Hoppe, D., Sadakata, M. and Desain, P.: Development of Real-Time Visual Feedback Assistance in Singing Training: a Review, Journal of Computer Assisted Learning, Vol.22, pp (2006). 39) 2010-MUS-86 (2010). 40) Hyperlinking Lyrics: 2008-MUS pp (2008). 41) Fujihara, H., Goto, M. and Ogata, J.: Hyperlinking Lyrics: A Method for Creating Hyperlinks Between Phrases in Song Lyrics, Proc. of ISMIR 2008, pp (2008). 42) 2008-MUS pp (2008). 43) Nakano, T., Ogata, J., Goto, M. and Hiraga, Y.: Analysis and Automatic Detection of Breath Sounds in Unaccompanied Singing Voice, Proc. of ICMPC 2008, pp (2008). 44) Ruinskiy, D. and Lavner, Y.: An Effective Algorithm for Automatic Detection and Exact Demarcation of Breath Sounds in Speech and Song Signals, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.15, No.3, pp (2007). 45) Kageyama, T., Mochizuki, K. and Takashima, Y.: Melody Retrieval with Humming, Proc. of ICMC 1993, pp (1993). 46) Ghias, A., Logan, J., Chamberlin, D. and Smith, B.: Query by Humming: Musical Information Retrieval in an Audio Database, Proc. of ACM Multimedia 1995, Vol.95, pp (1995). 47) Sonoda, T., Goto, M. and Muraoka, Y.: A WWW-based Melody Retrieval System, Proc. of ICMC 1998, pp (1998). 48) Dannenberg, R., Birmingham, W., Pardo, B., Meek, C., Hu, N. and Tzanetakis, G.: A Comparative Evaluation of Search Techniques for Query-By-Humming Using the MUSART Testbed, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol.58, No.5, pp (2007). 49) Suzuki, M., Hosoya, T., Ito, A. and Makino, S.: Music Information Retrieval from a Singing Voice Using Lyrics and Melody Information, EURASIP Journal on Ad- 8 c 2010 Information Processing Society of Japan
9 vances in Signal Processing, Vol.2007 (2007). 50) Unal, E., Chew, E., Georgiou, P. and Narayanan, S.: Challenging Uncertainty in Query by Humming Systems: A Fingerprinting Approach, IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.16, No.2, pp (2008). 51) : Vol.49, No.11, pp (2008). 52) Fujihara, H. and Goto, M.: A Music Information Retrieval System Based on Singing Voice Timbre, Proc. of ISMIR 2007, pp (2007). 53) VocalFinder: 2007-MUS-71-5 pp (2007). 54) Nakano, T., Goto, M., Ogata, J. and Hiraga, Y.: Voice Drummer: A Music Notation Interface of Drum Sounds Using Voice Percussion Input, Proc. of UIST 2005 (Demos), pp (2005). 55) Vol.48, No.1, pp (2007). 56) Gillet, O. and Richard, G.: Drum loops retrieval from spoken queries, Journal of Intelligent Information Systems, Vol.24, No.2 3, pp (2005). 57) Gillet, O. and Richard, G.: Indexing and Querying Drum Loops Databases, Proc. of CBMI 2005 (2005). 58) Kapur, A., Benning, M. and Tzanetakis, G.: Query-by-Beat-Boxing: Music Retrieval for the DJ, Proc. of ISMIR 2004, pp (2004). 59) Hazan, A.: Towards Automatic Transcription of Expressive Oral Percussive Performances, Proc. of IUI 2005, pp (2005). 60) Sinyor, E., McKay, C., Fiebrink, R., McEnnis, D. and Fujinaga, I.: Beatbox Classification Using ACE, Proc. of ISMIR 2005, pp (2005). 61) Bonada, J. and Serra, X.: Synthesis of the Singing Voice by Performance Sampling and Spectral Models, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.24, No.2, pp (2007). 62) Saino, K., Zen, H., Nankaku, Y., Lee, A. and Tokuda, K.: An HMM-based Singing Voice Synthesis System, Proc. of Interspeech 2006, pp (2006). 63) VOCALOID MUS-72 pp (2007). 64) Sinsy: HMM 2010-MUS-86 (2010). 65) Saitou, T., Goto, M., Unoki, M. and Akagi, M.: Speech-to-Singing Synthesis: Converting Speaking Voices to Singing Voices by Controlling Acoustic Features Unique to Singing Voices, Proc. of WASPAA 2007, pp (2007). 66) SingBySpeaking: 2008-MUS-74-5 pp (2008). 67) Kawahara, H., Masuda-Kasuse, I. and de Cheveigne, A.: Restructuring Speech Representations Using a Pitch-Adaptive Time-Frequency Smoothing and an Instantaneous-Frequency-Based F0 Extraction: Possible Role of a Repetitive Structure in Sounds, Speech Communication, Vol.27, No.3 4, pp (1999). 68) SpeakBySinging: 2010-MUS-86 (2010). 69) Vol.47, No.6, pp (2006). 70) 2010-MUS-86 (2010). 71) VocaListener: 2008-MUS-75-9 pp (2008). 72) Nakano, T. and Goto, M.: VocaListener: A Singing-to-Singing Synthesis System Based on Iterative Parameter Estimation, Proc. of SMC 2009, pp (2009). 73) Janer, J., Bonada, J. and Blaauw, M.: Performance-Driven Control for Sample- Based Singing Voice Synthesis, Proc.ofDAFx-06, pp (2006). 74) VocaListener2: 2010-MUS-86 (2010). 75) Fujihara, H., Kitahara, T., Goto, M., Komatani, K., Ogata, T. and Okuno, H.G.: F0 Estimation Method for Singing Voice in Polyphonic Audio Signal Based on Statistical Vocal Model and Viterbi Search, Proc. of ICASSP 2006, pp.v (2006). 76) Saitou, T., Unoki, M. and Akagi, M.: Development of an F0 Control Model Based on F0 Dynamic Characteristics for Singing-Voice Synthesis, Speech Communication, Vol.46, No.3 4, pp (2005). 77) Deutsch, D.(ed.): The Psychology of Music, Academic Press (1982). 78) Titze, I.R.: Principles of Voice Production, The National Center for Voice and Speech (2000). 79) (1987). 9 c 2010 Information Processing Society of Japan
MIDI [8] MIDI. [9] Hsu [1], [2] [10] Salamon [11] [5] Song [6] Sony, Minato, Tokyo , Japan a) b)
1,a) 1,b) 1,c) 1. MIDI [1], [2] U/D/S 3 [3], [4] 1 [5] Song [6] 1 Sony, Minato, Tokyo 108 0075, Japan a) Emiru.Tsunoo@jp.sony.com b) AkiraB.Inoue@jp.sony.com c) Masayuki.Nishiguchi@jp.sony.com MIDI [7]
Διαβάστε περισσότεραQuery by Phrase (QBP) (Music Information Retrieval, MIR) QBH QBP / [1, 2] [3, 4] Query-by-Humming (QBH) QBP MIDI [5, 6] [8 10] [7]
Query by Phrase: a 2 2 Query by Phrase QBP QBP GaP-NMF GaP-NMF GaP-NMF QBP. Music Information Retrieval MIR [ 2] [3 4]Query-by-Humming QBH MIDI [5 6] [7] Waseda University 2 National Institute of Advanced
Διαβάστε περισσότεραVol.4-DCC-8 No.8 Vol.4-MUS-5 No.8 4// 3 3 Hanning (T ) 3 Hanning 3T (y(t)w(t)) dt =.5 T y (t)dt. () STRAIGHT F 3 TANDEM-STRAIGHT[] 3 F F 3 [] F []. :
Vol.4-DCC-8 No.8 Vol.4-MUS-5 No.8 4//,a) Vocoder (F) F F. PSOLA [] sinusoidal model [] phase vocoder Vocoder [3] (F) F 3 [4], [5], [6], [7], [8], [9] [], [], [], [3], [4] [5], [6] [7], [8], University
Διαβάστε περισσότερα1,a) 1,b) 2 3 Sakriani Sakti 1 Graham Neubig 1 1. A Study on HMM-Based Speech Synthesis Using Rich Context Models
HMM 1,a 1,b 3 Sakriani Sakti 1 Graham Neubig 1 1 Hidden Markov Model HMM HMM HMM HMM HMM A Study on HMM-Based Speech Synthesis Using Rich Context Models Shinnosuke Takamichi 1,a Toda Tomoki 1,b Shiga Yoshinori
Διαβάστε περισσότεραBuried Markov Model Pairwise
Buried Markov Model 1 2 2 HMM Buried Markov Model J. Bilmes Buried Markov Model Pairwise 0.6 0.6 1.3 Structuring Model for Speech Recognition using Buried Markov Model Takayuki Yamamoto, 1 Tetsuya Takiguchi
Διαβάστε περισσότεραER-Tree (Extended R*-Tree)
1-9825/22/13(4)768-6 22 Journal of Software Vol13, No4 1, 1, 2, 1 1, 1 (, 2327) 2 (, 3127) E-mail xhzhou@ustceducn,,,,,,, 1, TP311 A,,,, Elias s Rivest,Cleary Arya Mount [1] O(2 d ) Arya Mount [1] Friedman,Bentley
Διαβάστε περισσότερα3: A convolution-pooling layer in PS-CNN 1: Partially Shared Deep Neural Network 2.2 Partially Shared Convolutional Neural Network 2: A hidden layer o
Sound Source Identification based on Deep Learning with Partially-Shared Architecture 1 2 1 1,3 Takayuki MORITO 1, Osamu SUGIYAMA 2, Ryosuke KOJIMA 1, Kazuhiro NAKADAI 1,3 1 2 ( ) 3 Tokyo Institute of
Διαβάστε περισσότεραSNR F0 [2], [3], [4] F0 F0 F0 F0 F0 TUSK F0 TUSK F0 6 TUSK 6 F0 2. F0 F0 [5] [6] [7] p[8] Cepstrum [9], [10] [11] [12] [13] F0 [14] F0 [15] DIO[16] [1
1,a) 2 F0 TUSK F0 F0 F0 F0 TUSK TUSK F0 Prototype of a framework for overviewing the performance of F0 estimators Morise Masanori 1,a) Kawahara Hideki 2 Abstract: This article represents a framework for
Διαβάστε περισσότεραFourier transform, STFT 5. Continuous wavelet transform, CWT STFT STFT STFT STFT [1] CWT CWT CWT STFT [2 5] CWT STFT STFT CWT CWT. Griffin [8] CWT CWT
1,a) 1,2,b) Continuous wavelet transform, CWT CWT CWT CWT CWT 100 1. Continuous wavelet transform, CWT [1] CWT CWT CWT [2 5] CWT CWT CWT CWT CWT Irino [6] CWT CWT CWT CWT CWT 1, 7-3-1, 113-0033 2 NTT,
Διαβάστε περισσότεραCSJ. Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity
i-vector 1 1 1 1 i-vector CSJ i-vector Speaker clustering based on non-negative matrix factorization using i-vector-based speaker similarity Fukuchi Yusuke 1 Tawara Naohiro 1 Ogawa Tetsuji 1 Kobayashi
Διαβάστε περισσότεραSignal processing for handling singing voice texture
1 TANDEM-STRAIGHT Signal processing for handling singing voice texture Hideki Kawahara 1 Singers explore vocal expressions to the limit. Conventional speech processing algorithms, which were designed to
Διαβάστε περισσότεραEstimation, Evaluation and Guarantee of the Reverberant Speech Recognition Performance based on Room Acoustic Parameters
Vol.21-SLP-83 No.9 21/1/29 1 Estimation, Evaluation and Guarantee of the Reverberant Speech Recognition Performance based on Room Acoustic Parameters Takanobu Nishiura 1 We study on estimation, evaluation
Διαβάστε περισσότεραSinsy: HMM. Sinsy An HMM-based singing voice synthesis system which can realize your wish I want this person to sing my song
. Sinsy: HMM 2 (hidden Markov model; HMM) 2009 2 HMM : Sinsy Sinsy 70 Sinsy Sinsy An HMM-based singing voice synthesis system which can realize your wish I want this person to sing my song Keiichiro Oura,
Διαβάστε περισσότεραE-mail: {kameoka,sagayama}@hil.t.u-tokyo.ac.jp, m.goto@aist.go.jp GUI
E-mail: {kameoka,sagayama}@hil.t.u-tokyo.ac.jp, m.goto@aist.go.jp GUI Selective Amplifier of Periodic and Non-periodic Components in Concurrent Audio Signals with Spectral Control Envelopes Hirokazu Kameoka
Διαβάστε περισσότερα2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems
2016 IEEE/ACM International Conference on Mobile Software Engineering and Systems Multiple User Interfaces MobileSoft'16, Multi-User Experience (MUX) S1: Insourcing S2: Outsourcing S3: Responsive design
Διαβάστε περισσότεραParameter Estimation of Mixture Model of Multiple Instruments and Application to Musical Instrument Identification
Vol.009-MUS-81 No.13 009/7/30 1 1 1 1 10 81.6% Parameter Estimation of Mixture Model of Multiple Instruments and Application to Musical Instrument Identification KATSUTOSHI ITOYAMA, 1 MASATAKA GOTO, KAZUNORI
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση, Περιγραφή και Ανάκτηση Μουσικών Δεδομένων: το έργο ΠΟΛΥΜΝΙΑ*
Ανάλυση, Περιγραφή και Ανάκτηση Μουσικών Δεδομένων: το έργο ΠΟΛΥΜΝΙΑ* Δρ. Σοφία Τσεκερίδου Επίκουρος Καθηγήτρια *Παρουσιάζονται αποτελέσματα έρευνας και ανάπτυξης που προέκυψαν από τη συνεργασία με το
Διαβάστε περισσότερα: TANDEM-STRAIGHT. Make singing voice tangible: TANDEM-STRAIGHT and temporally variable morphing as substrate. Hideki Kawahara 1 and Masanori Morise 2
Vol.1-MUS-86 No.6 1/7/8 1. : TANDEM-STRAIGHT 1 STRAIGHT TANDEM-STRAIGHT STRAIGHT TANDEM-STRAIGHT SNR 3 db Make singing voice tangible: TANDEM-STRAIGHT and temporally variable morphing as substrate Hideki
Διαβάστε περισσότερα[5] F 16.1% MFCC NMF D-CASE 17 [5] NMF NMF 3. [5] 1 NMF Deep Neural Network(DNN) FUSION 3.1 NMF NMF [12] S W H 1 Fig. 1 Our aoustic event detect
NMF 1 1,a) 1 AED NMF DNN IEEE D-CASE 2012 20% DNN NMF 1. Computational Auditory Scene Analysis: CASA [1] [2] [3] [4] [5] Non-negative Matrxi Factorization (NMF) NMF 2. CASA IEEE 1 Dept. Computer Science
Διαβάστε περισσότεραAn Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software Defined Radio
C IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems Vol.133 No.5 pp.910 915 DOI: 10.1541/ieejeiss.133.910 a) An Automatic Modulation Classifier using a Frequency Discriminator for Intelligent Software
Διαβάστε περισσότεραAutomatic extraction of bibliography with machine learning
Automatic extraction of bibliography with machine learning Takeshi ABEKAWA Hidetsugu NANBA Hiroya TAKAMURA Manabu OKUMURA Abstract In this paper, we propose an extraction method of bibliography using support
Διαβάστε περισσότεραVOCODER VOCODER Vocal
Vol.1-MUS-95 No.3 1/6/ VOCODER 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) VOCODER VOCODER Vocal VOCODER Cross synthesis VOCODER which preserves linguistic information and characteristic timbre of musical instruments and animal
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΜ. ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ 2018-2019 Επιβλέπουσα: Μπίμπη Ματίνα Ανάλυση της πλατφόρμας ανοιχτού κώδικα Home Assistant Το Home Assistant είναι μία πλατφόρμα ανοιχτού
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία Φωνής
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Φωνής Διάλεξη: Προσαρμόσιμο Αρμονικό Μοντέλο Παρουσίαση: Gilles Degottex Στυλιανού Ιωάννης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών A Full-Band Adaptive Harmonic
Διαβάστε περισσότεραRe-Pair n. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. Re-Pair. (Re-Merge) Re-Merge. Sekine [4, 5, 8] (highly repetitive text) [2] Re-Pair. Blocked-Repair-VF [7]
Re-Pair 1 1 Re-Pair Re-Pair Re-Pair Re-Pair 1. Larsson Moffat [1] Re-Pair Re-Pair (Re-Pair) ( ) (highly repetitive text) [2] Re-Pair [7] Re-Pair Re-Pair n O(n) O(n) 1 Hokkaido University, Graduate School
Διαβάστε περισσότεραThe Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining
1,a) 1,b) J-POP 100 The Algorithm to Extract Characteristic Chord Progression Extended the Sequential Pattern Mining Shinohara Toru 1,a) Numao Masayuki 1,b) Abstract: Chord is an important element of music
Διαβάστε περισσότεραGemini, FastMap, Applications. Εαρινό Εξάμηνο Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών
Gemini,, Applications Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροϕορικής Πολυτεχνική Σχολή, Πανεπιστήμιο Πατρών Εαρινό Εξάμηνο 2011-2012 Table of contents 1 Table of contents 1 2 Table of contents 1 2 3 Table of contents
Διαβάστε περισσότεραIdentifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement
Identifying Scenes with the Same Person in Video Content on the Basis of Scene Continuity and Face Similarity Measurement Tatsunori Hirai, Tomoyasu Nakano, Masataka Goto and Shigeo Morishima Abstract We
Διαβάστε περισσότεραVol. 31,No JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb
Ξ 31 Vol 31,No 1 2 0 0 1 2 JOURNAL OF CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2 0 0 1 :025322778 (2001) 0120016205 (, 230026) : Q ( m 1, m 2,, m n ) k = m 1 + m 2 + + m n - n : Q ( m 1, m 2,, m
Διαβάστε περισσότεραArea Location and Recognition of Video Text Based on Depth Learning Method
21 6 2016 12 Vol 21 No 6 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Dec 2016 1 1 1 2 1 150080 2 130300 Gabor RBM OCR DOI 10 15938 /j jhust 2016 06 012 TP391 43 A 1007-2683 2016 06-0061- 06
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότεραMaxima SCORM. Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup Approach. Jia Yunpeng, 1 Takayuki Nagai, 2, 1
Maxima SCORM 1 2, 1 Muhammad Wannous 1 3, 4 2, 4 Maxima Web LMS MathML HTML5 Flot jquery JSONP JavaScript SCORM SCORM Algebraic Manipulations and Visualizing Graphs in SCORM contents by Maxima and Mashup
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker
Ειδική Ερευνητική Εργασία Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker ΚΑΡΑΔΗΜΑΣ ΗΛΙΑΣ Α.Μ. 323 Επιβλέπων: Σ. Φωτόπουλος Καθηγητής, Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Ηλεκτρονική και Υπολογιστές», Τμήμα Φυσικής,
Διαβάστε περισσότεραWiki. Wiki. Analysis of user activity of closed Wiki used by small groups
Wiki Wiki Wiki Wiki qwikweb Wiki Wiki Wiki Analysis of user activity of closed Wiki used by small groups Satoshi V. Suzuki, Koichiro Eto, Keiki Shimada, Shinobu Shibamura and Takuichi Nishimura Wikis are
Διαβάστε περισσότεραToward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2.
SIG-SWO-041-05 SPAIDA: SPARQL Toward a SPARQL Query Execution Mechanism using Dynamic Mapping Adaptation -A Preliminary Report- 1 2 Takuya Adachi 1 Naoki Fukuta 2 1 1 Faculty of Informatics, Shizuoka University
Διαβάστε περισσότεραΕρευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+
Ερευνητική+Ομάδα+Τεχνολογιών+ Διαδικτύου+ Ερευνητικές,Δραστηριότητες,και, Ενδιαφέροντα,, Τμήμα,Μηχανικών,Η/Υ,&,Πληροφορικής, Τομέας,Λογικού,των,Υπολογιστών, Εργαστήριο,Γραφικών,,Πολυμέσων,και,Γεωγραφικών,
Διαβάστε περισσότεραDevelopment of a Seismic Data Analysis System for a Short-term Training for Researchers from Developing Countries
No. 2 3+/,**, Technical Research Report, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, No. 2, pp.3+/,,**,. * * Development of a Seismic Data Analysis System for a Short-term Training for Researchers
Διαβάστε περισσότεραDetection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning
1 1 1 Detection and Recognition of Traffic Signal Using Machine Learning Akihiro Nakano, 1 Hiroshi Koyasu 1 and Hitoshi Maekawa 1 To improve road safety by assisting the driver, traffic signal recognition
Διαβάστε περισσότεραIPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CE-127 No /12/6 CS Activity 1,a) CS Computer Science Activity Activity Actvity Activity Dining Eight-He
CS Activity 1,a) 2 2 3 CS Computer Science Activity Activity Actvity Activity Dining Eight-Headed Dragon CS Unplugged Activity for Learning Scheduling Methods Hisao Fukuoka 1,a) Toru Watanabe 2 Makoto
Διαβάστε περισσότεραEM Baum-Welch. Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application 2. HMM Baum-Welch. Baum-Welch. Baum-Welch Baum-Welch.
Baum-Welch Step by Step the Baum-Welch Algorithm and its Application Jin ichi MURAKAMI EM EM EM Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch Baum-Welch, EM 1. EM 2. HMM EM (Expectationmaximization algorithm) 1 3.
Διαβάστε περισσότεραQuick algorithm f or computing core attribute
24 5 Vol. 24 No. 5 Cont rol an d Decision 2009 5 May 2009 : 100120920 (2009) 0520738205 1a, 2, 1b (1. a., b., 239012 ; 2., 230039) :,,.,.,. : ; ; ; : TP181 : A Quick algorithm f or computing core attribute
Διαβάστε περισσότερα1181 (real-timespeechdriven) 1 1 ( ) D FAP FAP (voiceactivationdetectionvad) D FaceGen 3- D XfaceEd MPEG-4 1 FAP 66 FAP ( ) FAP 84
ISSN1000-0054 CN11-2223/N ( ) 2011 51 9 JTsinghuaUniv(Sci& Tech) 2011Vol.51 No.9 5/33 1180-1186 ( 710129) [1-2] 2 [1] MPEG-4 3-D MOS MOS 3.42 3.50 TP391 1000-0054(2011)09-1180-07 A Real-timespeechdriventalkingavatar
Διαβάστε περισσότεραΧρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ, ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Τομέας Ανάπτυξης και Προγραμματισμού Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και Οικονομική
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής
oard Πανεπιστήµιο Πειραιώς Τµήµα Πληροφορικής Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών «Πληροφορική» Μεταπτυχιακή ιατριβή Τίτλος ιατριβής Masters Thesis Title Ονοµατεπώνυµο Φοιτητή Πατρώνυµο Ανάπτυξη διαδικτυακής
Διαβάστε περισσότεραΣυνδυασμένη Οπτική-Ακουστική Ανάλυση Ομιλίας
Ομάδα Όρασης Υπολογιστών, Επικοινωνίας Λόγου και Επεξεργασίας Σήματος Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχαν. και Μηχαν. Υπολ. http://cvsp.cs.ntua.gr Συνδυασμένη Οπτική-Ακουστική ή Ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ
ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ Master of science in Networking and Data Communications Ακαδημαϊκό Έτος 2013-2014 Συνδιοργάνωση Το ΤΕΙ Πειραιά και το πανεπιστήμιο Kingston της Μεγάλης Βρετανίας συνδιοργανώνουν
Διαβάστε περισσότερα1 n-gram n-gram n-gram [11], [15] n-best [16] n-gram. n-gram. 1,a) Graham Neubig 1,b) Sakriani Sakti 1,c) 1,d) 1,e)
1,a) Graham Neubig 1,b) Sakriani Sakti 1,c) 1,d) 1,e) 1. [11], [15] 1 Nara Institute of Science and Technology a) akabe.koichi.zx8@is.naist.jp b) neubig@is.naist.jp c) ssakti@is.naist.jp d) tomoki@is.naist.jp
Διαβάστε περισσότεραA Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks
P2P 1,a) 1 1 1 P2P P2P P2P P2P A Method for Creating Shortcut Links by Considering Popularity of Contents in Structured P2P Networks NARISHIGE Yuki 1,a) ABE Kota 1 ISHIBASHI Hayato 1 MATSUURA Toshio 1
Διαβάστε περισσότεραNo. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique. Jul TH166 TG659 A
7 2016 7 No. 7 Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique Jul. 2016 1001-2265 2016 07-0122 - 05 DOI 10. 13462 /j. cnki. mmtamt. 2016. 07. 035 * 100124 TH166 TG659 A Precision Modeling and
Διαβάστε περισσότεραVSC STEADY2STATE MOD EL AND ITS NONL INEAR CONTROL OF VSC2HVDC SYSTEM VSC (1. , ; 2. , )
22 1 2002 1 Vol. 22 No. 1 Jan. 2002 Proceedings of the CSEE ν 2002 Chin. Soc. for Elec. Eng. :025828013 (2002) 0120017206 VSC 1, 1 2, (1., 310027 ; 2., 250061) STEADY2STATE MOD EL AND ITS NONL INEAR CONTROL
Διαβάστε περισσότεραSocialDict. A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement
SocialDict 1 2 2 2 Web SocialDict A reading support tool with prediction capability and its extension to readability measurement Yo Ehara, 1 Takashi Ninomiya, 2 Nobuyuki Shimizu 2 and Hiroshi Nakagawa
Διαβάστε περισσότεραNov Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol. 36 No FCM. A doi /j. issn
2015 11 Nov 2015 36 6 Journal of Zhengzhou University Engineering Science Vol 36 No 6 1671-6833 2015 06-0056 - 05 C 1 1 2 2 1 450001 2 461000 C FCM FCM MIA MDC MDC MIA I FCM c FCM m FCM C TP18 A doi 10
Διαβάστε περισσότεραΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ
ΕΥΡΕΣΗ ΤΟΥ ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΟΣ ΘΕΣΗΣ ΚΙΝΟΥΜΕΝΟΥ ΡΟΜΠΟΤ ΜΕ ΜΟΝΟΦΘΑΛΜΟ ΣΥΣΤΗΜΑ ΟΡΑΣΗΣ Νικόλαος Κυριακούλης *, Ευάγγελος Καρακάσης, Αντώνιος Γαστεράτος, Δημήτριος Κουλουριώτης, Σπυρίδων Γ. Μουρούτσος Δημοκρίτειο
Διαβάστε περισσότεραHOSVD. Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation Matrix Correcting on HOSVD. Junichi MORIGAKI and Kaoru KATAYAMA
DEIM Forum 2010 D1-4 HOSVD 191-0065 6-6 E-mail: j.morigaki@gmail.com, katayama@tmu.ac.jp Lathauwer (HOSVD) (Tensor) HOSVD Savas HOSVD Sun HOSVD,, Higher Order Data Classification Method with Autocorrelation
Διαβάστε περισσότερα{takasu, Conditional Random Field
DEIM Forum 2016 C8-6 CRF 700 8530 3 1 1 700 8530 3 1 1 101 8430 2-1-2 E-mail: pobp52cw@s.okayama-u.ac.jp, ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp, {takasu, adachi}@nii.ac.jp Conditional Random Field 1. Conditional
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραAcoustic Signal Adjustment by Considering Musical Expressive Intention Using a Performance Intension Function
1,a) 2 MOS Acoustic Signal Adjustment by Considering Musical Expressive Intention Using a Performance Intension Function Yuma Koizumi 1,a) Katunobu Itou 2 Abstract: We propose an estimation method for
Διαβάστε περισσότεραMachineDancing: MikuMikuDance (MMD) *1 MMD MMD. Kinect. MachineDancing. 3 MachineDancing. 1 MachineDancing :
MachineDancing: 1 1 3 MachineDancing GP 1. 33DCG 3D CG MikuMikuDance (MMD) *1 MMD MMD ( ) () 3D 1 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) *1 http://www.geocities.jp/higuchuu4
Διαβάστε περισσότεραVocal Dynamics Controller:
Vocal Dynamics Controller:. F ),) F F 2 F F EM 2 ),2),3) 2 F 4) F Vocal Dynamics Controller 2 Vocal Dynamics Controller: A note-by-note editing and synthesizing interface for F dynamics in singing voices
Διαβάστε περισσότεραΗ ΠΡΟΣΩΠΙΚΗ ΟΡΙΟΘΕΤΗΣΗ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΩΝ CHAT ROOMS
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ Ι Ο Ν Ι Ω Ν Ν Η Σ Ω Ν ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Ταχ. Δ/νση : ΑΤΕΙ Ιονίων Νήσων- Λεωφόρος Αντώνη Τρίτση Αργοστόλι Κεφαλληνίας, Ελλάδα 28100,+30
Διαβάστε περισσότεραRetrieval of Seismic Data Recorded on Open-reel-type Magnetic Tapes (MT) by Using Existing Devices
No. 3 + 1,**- Technical Research Report, Earthquake Research Institute, University of Tokyo, No. 3, pp. + 1,,**-. MT * ** *** Retrieval of Seismic Data Recorded on Open-reel-type Magnetic Tapes (MT) by
Διαβάστε περισσότερα(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή)
(Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) (Υπογραϕή) F 1 F 1 RGB ECR RGB ECR δ w a d λ σ δ δ λ w λ w λ λ λ σ σ + F 1 ( ) V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 V 7 V 8 V 9 V 10 M 1 M 2 M 3 F 1 F 1 F 1 10 M 1
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2013 A2-2 606 8501 E-mail: kato@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1. 2. 1 4 A B C D A B C D A : B :: C : D : :: : : :: : A B C D A= B= C= D= D 3 Turney [20] A B C D A B C D Bollegala [5] Web SVM A B C D
Διαβάστε περισσότεραReading Order Detection for Text Layout Excluded by Image
19 5 JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING Vol119 No15 :1003-0077 - (2005) 05-0067 - 09 1, 1, 2 (11, 100871 ; 21IBM, 100027) :,,, PMRegion,, : ; ; ; ; :TP391112 :A Reading Order Detection for Text
Διαβάστε περισσότεραΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. ΘΕΜΑ: «ιερεύνηση της σχέσης µεταξύ φωνηµικής επίγνωσης και ορθογραφικής δεξιότητας σε παιδιά προσχολικής ηλικίας»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΕΚΠΑΙ ΕΥΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ «ΠΑΙ ΙΚΟ ΒΙΒΛΙΟ ΚΑΙ ΠΑΙ ΑΓΩΓΙΚΟ ΥΛΙΚΟ» ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ που εκπονήθηκε για τη
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2014 A8-1, 606 8501 E-mail: {tsukuda,ohshima,kato,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp 1 2,, 1. Google 1 Yahoo 2 Bing 3 Web Web BM25 [1] HITS [2] PageRank [3] Web 1 [4] 1http://www.google.com 2http://www.yahoo.com
Διαβάστε περισσότεραΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ
ΓΙΑΝΝΟΥΛΑ Σ. ΦΛΩΡΟΥ Ι ΑΚΤΟΡΑΣ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΟΥ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΑΝΑΠΛΗΡΩΤΡΙΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΤΟΥ ΤΕΙ ΚΑΒΑΛΑΣ ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΙΑΝΟΥΑΡΙΟΣ 2008 ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ
Διαβάστε περισσότερα[4] 1.2 [5] Bayesian Approach min-max min-max [6] UCB(Upper Confidence Bound ) UCT [7] [1] ( ) Amazons[8] Lines of Action(LOA)[4] Winands [4] 1
1,a) Bayesian Approach An Application of Monte-Carlo Tree Search Algorithm for Shogi Player Based on Bayesian Approach Daisaku Yokoyama 1,a) Abstract: Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm is quite
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΛΙΚΩΝ Εξαγωγή χαρακτηριστικών μαστογραφικών μαζών και σύγκριση
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Σημασιολογική Συσταδοποίηση Αντικειμένων Με Χρήση Οντολογικών Περιγραφών.
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ Δρ. ΣΩΤΗΡΙΟΣ Α. ΔΑΛΙΑΝΗΣ
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ Δρ. ΣΩΤΗΡΙΟΣ Α. ΔΑΛΙΑΝΗΣ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΟΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΣ KAI ΜΗΧΑΝΙΚΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΔΙΔΑΚΤΩΡ ΨΗΦΙΑΚΗΣ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΣΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΥΝΑΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ Institute of Sound
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2012 D2-1 606 8501 150 0002 2-15-1 28F E-mail: {tsukuda,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp, {miyamamoto,hiwasaki}@d-itlab.co.jp 1 Wikipedia Wikipedia HITS 1. Web Web Web 1 3 Wikipedia 2 Web
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2 D3-6 819 39 744 66 8 E-mail: kawamoto@inf.kyushu-u.ac.jp, tawara@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, {asano,yoshikawa}@i.kyoto-u.ac.jp 1.,, Amazon.com The Internet Movie Database (IMDb) 1 Social spammers
Διαβάστε περισσότερα40 3 Journal of South China University of Technology Vol. 40 No Natural Science Edition March
40 3 Journal of South China University of Technology Vol 40 No 3 2012 3 Natural Science Edition March 2012 1000-565X 2012 03-0106-06 * 510640 MFCC K-L K-L MFCC K-L 46 61% 42 25% 39 68% 36 36% K-L TN912
Διαβάστε περισσότεραResearch on Economics and Management
36 5 2015 5 Research on Economics and Management Vol. 36 No. 5 May 2015 490 490 F323. 9 A DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2015.05.007 1000-7636 2015 05-0052 - 10 2008 836 70% 1. 2 2010 1 2 3 2015-03
Διαβάστε περισσότεραDevelopment of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer
Development of the Nursing Program for Rehabilitation of Woman Diagnosed with Breast Cancer Naomi Morota Newman M Key Words woman diagnosed with breast cancer, rehabilitation nursing care program, the
Διαβάστε περισσότεραOptimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)
( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Μακεδονίας Τµήµα ιεθνών Ευρωπαϊκών Σπουδών Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών στις Ευρωπαϊκές Πολιτικές της Νεολαίας
Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Τµήµα ιεθνών Ευρωπαϊκών Σπουδών Πρόγραµµα Μεταπτυχιακών Σπουδών στις Ευρωπαϊκές Πολιτικές της Νεολαίας Πρόγραµµα εργασίας «Εκπαίδευση και Κατάρτιση 2020» της Ε.Ε: Στρατηγικές δια
Διαβάστε περισσότεραApplying Markov Decision Processes to Role-playing Game
1,a) 1 1 1 1 2011 8 25, 2012 3 2 MDPRPG RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game Yasunari Maeda 1,a) Fumitaro Goto 1 Hiroshi Masui 1 Fumito Masui 1 Masakiyo
Διαβάστε περισσότεραSecure Cyberspace: New Defense Capabilities
Secure Cyberspace: New Defense Capabilities Dimitris Gritzalis November 1999 Υπουργείο Εθνικής Αμυνας Διημερίδα Πληροφορικής και Επιχειρησιακής Ερευνας Αθήνα, 2-3 Νοέμβρη 1999 Ασφάλεια στον Κυβερνοχώρο:
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589)
Ανάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589) Μεγαλοοικονόμου Βασίλειος Τμήμα Μηχ. Η/ΥκαιΠληροφορικής Επιστημονικός Υπεύθυνος Στόχος Προτεινόμενου Έργου Ανάπτυξη μεθόδων
Διαβάστε περισσότεραIndexing Methods for Encrypted Vector Databases
Computer Security Symposium 2013 21-23 October 2013 305-0006 1-1-1 junpei.kawamoto@acm.org LSH LSH LSH Indexing Methods for Encrypted Vector Databases Junpei Kawamoto Faculty of Engineering, Information
Διαβάστε περισσότεραF0 Estimation of Melody and Bass Lines in Real-world Musical Audio Signals
99-MUS-31-16, Vol.99, No.68, August 1999. 31 16 goto@etl.go.jp CD EM F0 Estimation o Melody and Bass Lines in Real-world Musical Audio Signals Masataka Goto Electrotechnical Laboratory 1-1-4 Umezono, Tsukuba,
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» OSWINDS RESEARCH GROUP
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ» OSWINDS RESEARCH GROUP 2015-2016 http://oswinds.csd.auth.gr/pms-theses201516 Ιδιωτικότητα και ανωνυμία σε ανοικτές πλατφόμες Privacy and anonymity
Διαβάστε περισσότεραScrub Nurse Robot: SNR. C++ SNR Uppaal TA SNR SNR. Vain SNR. Uppaal TA. TA state Uppaal TA location. Uppaal
Scrub Nurse Robot: SNR SNR SNR SNR Uppaal Uppaal timed automatonta SNR C++ Uppaal TA SNR SNR 1 1SNR3 SNR SNR C++ SNR Uppaal TA Vain Uppaal TA TA state Uppaal TA location TRON (Testing Realtime Systems
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότερα2 ~ 8 Hz Hz. Blondet 1 Trombetti 2-4 Symans 5. = - M p. M p. s 2 x p. s 2 x t x t. + C p. sx p. + K p. x p. C p. s 2. x tp x t.
36 2010 8 8 Vol 36 No 8 JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Aug 2010 Ⅰ 100124 TB 534 + 2TP 273 A 0254-0037201008 - 1091-08 20 Hz 2 ~ 8 Hz 1988 Blondet 1 Trombetti 2-4 Symans 5 2 2 1 1 1b 6 M p
Διαβάστε περισσότεραChapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
Διαβάστε περισσότερα-,,.. Fosnot. Tobbins Tippins -, -.,, -,., -., -,, -,.
παιδαγωγικά ρεύµατα στο Αιγαίο Προσκήνιο 77 : patrhenis@keda.gr -,,.. Fosnot. Tobbins Tippins -, -.,, -,., -., -,, -,. Abstract Constructivism constitutes a broad theoretical-cognitive movement encompassing
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Πληροφορίας. Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς. Διάλεξη #03
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς fmylonas@ionio.gr Διάλεξη #03 Βασικές έννοιες Ανάκτησης Πληροφορίας Δομή ενός συστήματος IR Αναζήτηση με keywords ευφυής
Διαβάστε περισσότεραGPGPU. Grover. On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU
GPGPU Grover 1, 2 1 3 4 Grover Grover OpenMP GPGPU Grover qubit OpenMP GPGPU, 1.47 qubit On Large Scale Simulation of Grover s Algorithm by Using GPGPU Hiroshi Shibata, 1, 2 Tomoya Suzuki, 1 Seiya Okubo
Διαβάστε περισσότεραEvolution of Novel Studies on Thermofluid Dynamics with Combustion
MEMOIRS OF SHONAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY Vol. 42, No. 1, 2008 * Evolution of Novel Studies on Thermofluid Dynamics with Combustion Hiroyuki SATO* This paper mentions the recent development of combustion
Διαβάστε περισσότεραWeb 論 文. Performance Evaluation and Renewal of Department s Official Web Site. Akira TAKAHASHI and Kenji KAMIMURA
長 岡 工 業 高 等 専 門 学 校 研 究 紀 要 第 49 巻 (2013) 論 文 Web Department of Electronic Control Engineering, Nagaoka National College of Technology Performance Evaluation and Renewal of Department s Official Web Site
Διαβάστε περισσότεραΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΙΑΣ
ΑΝΩΤΑΤΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΣΕΡΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΙΤΛΟΣ : ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ CAD/CAM ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΜΟΝΑΔΑΣ HEIDENHAIN ΟΙ ΣΠΟΥΔΑΣΤΕΣ:ΔΗΜΗΤΡΙΑΔΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ : 1981 ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΑΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ. : mkrinidi@gmail.com
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ ΟΝΟΜΑ ΕΠΩΝΥΜΟ ΟΝΟΜΑ ΠΑΤΡΟΣ ΟΝΟΜΑ ΜΗΤΡΟΣ : Μιχαήλ : Κρηνίδης : Δημήτριος : Νίκη ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ ΓΕΝΝΗΣΗΣ : 1981 ΠΟΛΗ ΚΑΤΟΙΚΙΑΣ Τ.Κ. ΟΙΚΟΓΕΝΕΙΑΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΣΤΡΑΤΙΩΤΙΚΕΣ ΥΠΟΧΡΕΩΣΕΙΣ e-mail
Διαβάστε περισσότερα[1] DNA ATM [2] c 2013 Information Processing Society of Japan. Gait motion descriptors. Osaka University 2. Drexel University a)
1,a) 1,b) 2,c) 1,d) Gait motion descriptors 1. 12 1 Osaka University 2 Drexel University a) higashiyama@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) makihara@am.sanken.osaka-u.ac.jp c) kon@drexel.edu d) yagi@am.sanken.osaka-u.ac.jp
Διαβάστε περισσότεραΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ ΠΜΣ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕς» OSWINDS RESEARCH GROUP 2015-2016 http://oswinds.csd.auth.gr/pms-theses201516 Ανάλυση επιπέδου προστασίας και ανωνυμοποίησηπροσωπικών δεδομένων κίνησης
Διαβάστε περισσότεραHIV HIV HIV HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 +332
,**1 The Japanese Society for AIDS Research The Journal of AIDS Research +,, +,, +,, + -. / 0 1 +, -. / 0 1 : :,**- +,**. 1..+ - : +** 22 HIV AIDS HIV HIV AIDS : HIV AIDS HIV :HIV AIDS 3 :.1 /-,**1 HIV
Διαβάστε περισσότεραΚΑΤΑΣΚΕΥΑΣΤΙΚΟΣ ΤΟΜΕΑΣ
ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΜΗΤΡΩΟΥ ΕΣΩΤΕΡΙΚΩΝ & ΕΞΩΤΕΡΙΚΩΝ ΜΕΛΩΝ ΤΟΥ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΜΗΧΑΝΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε., ΣΤΕΦ/ΤΕΙ ΚΕΝΤΡΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΚΑΤΑΣΚΕΥΑΣΤΙΚΟΣ ΤΟΜΕΑΣ Γνωστικό Αντικείμενο: Computer Aided Design (CAD) Computer
Διαβάστε περισσότεραΚΒΑΝΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ
Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών Τ.Ε. ΚΒΑΝΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ Πτυχιακή Εργασία Φοιτητής: ΜIΧΑΗΛ ΖΑΓΟΡΙΑΝΑΚΟΣ ΑΜ: 38133 Επιβλέπων Καθηγητής Καθηγητής Ε.
Διαβάστε περισσότερα