Musical instrument recognition using reflection coefficients

Abstract

The problem of musical instrument recognition is an emerging field of study in the context of multimedia content identification. That kind of instrumental classification is very important in some commercial applications, such as database search mechanisms, automated multimedia indexing and smart internet browsers. In this study, we propose a system that picks up the musical instruments playing in a particular song. The system builds vector quantization based classifiers using reflection coefficients coming from each training instrumental data. Later, the recognizing ability of these models is tested with midi synthesized and real musical recordings. Finally, the performance of line spectral frequencies is compared with the proposed reflection coefficient based system. / Öz: Günümüzde müzikal enstrümanların sınıflandırılması sorunsalı çokluortam içerik tanımlanması bağlamında sıklıkla ortaya çıkmaktadır. Bu türden bir sınıflandırma, önemini veritabanı arama mekanizmaları, akıllı internet tarayıcıları ve otomatik dizinleme gibi ticari uygulamalarda büyük ölçüde hissettirmektedir. Bu çalışmamızda, verilen bir şarkının içerisinde hangi müzikal enstrümanların bulunduğunu tınısal özelliklerden faydalanarak otomatik olarak tanıyabilecek bir sistem önerilmektedir. Bu sistem, midi formatı üzerinden nicemlenmiş yansıma katsayılarıyla modellenen müzikal enstrümanların verilen şarkı ile aralarındaki benzerliği Öklid uzaklığına göre hesaplamaktadır. Başarım analizi, 450 milisaniyelik çerçevelerde hangi enstrümanın şarkıyla arasındaki uzaklığı en aza indirdiğine bakılarak yapılmıştır. İlk sonuçlarda akustik gitar, perdesiz bas gitar ve davullarda %100’e yakın tanıma gerçekleştirilmiştir. Diğer yandan saksofon %39 ile en düşük oranda tanınmıştır. Gerçek kayıtlarda başarım belirgin olarak düşmektedir. Ayrıca, önerilen sistemin performansı, çizgisel spektral sıklıklarının (LSF) kullanıldığı başka bir sisteminkiyle karşılaştırılmıştır.