A dynamic Bayesian network is used to model beat periods of various lengths and align the predicted beat positions to the best global solution. The proposed beat tracking system is based on temporal convolutional networks which capture the sequential structure of audio input. Thank you! 3Ĥ Abstract In this thesis, a computational method for extracting the beat positions from audio signals is presented. And last but not least, my parents for their unconditional love and always being supportive. Michael Flamm for his constant support and being a such great motivator. Brandon Oxendine for helping me revising the text as a native speaker. Dida for using their Google cloud service, on which I trained my machine learning model using 8 GPUs in parallel. Bernd Keul, for encouraging me to choose the topic, on which I always dreamed of working on. Lorenz Richter, my brother, for teaching me mathematical insights in statistical learning theory, and for having nice discussions about recent trends in deep learning. Matthew Davies for providing additional information about the current state of research and giving advice.
DREI FRAGEZEICHEN 176 DOWNLOAD HOW TO
Sebastian Böck for giving me the first guidance on how to improve the current-stateof-the-art in beat tracking. Thomas Schnake for the great help and inspiring discussions about all encountering topics concerning machine learning. Athanasios Lykartsis for his constant help and trust in my abilities from the very beginning on. Septemberģ Acknowledgments I would like to thank the following people who all helped me, each in their own way, to finish this thesis. Eine Überprüfung der Arbeit auf Plagiate mithilfe elektronischer Hilfsmittel darf vorgenommen werden. Die im betroffenen Fachgebiet üblichen Zitiervorschriften sind eingehalten worden.
Klaus-Robert Müller Athanasios Lykartsis Thomas Schnake Mit meiner Unterschrift bestätige ich, dass ich über fachübliche Zitierregeln unterrichtet worden bin und verstanden habe. Titel der schrifltichen Arbeit Style-Specific Beat Tracking with Deep Neural Networks Verfasser Julius Marius Richter (Matrikelnummer: ) Betreuende Dozenten Prof. Ich versichere, dass diese Arbeit oder wesentliche Teile dieser Arbeit nicht bereits dem Leistungserwerb in einer anderen Lehrveranstaltung zugrunde lagen. Ich reiche die Arbeit erstmals als Prüfungsleistung ein. Alle Stellen der Arbeit, die anderen Werken dem Wortlaut oder dem Sinn nach entnommen wurden, sind kenntlich gemacht. Klaus-Robert Müller September 10, 2019Ģ Eidesstattliche Erklärung Hiermit erkläre ich an Eides statt gegenüber der Fakultät I sowie der Fakultät IV der Technischen Universität Berlin, dass die vorliegende, dieser Erklärung angefügte Arbeit selbstständig und nur unter Zuhilfenahme der im Literaturverzeichnis genannten Quellen und Hilfsmittel angefertigt wurde. Stefan Weinzierl Second Supervisor: Prof.
Stefan Weinzierl Second Supervisor: Athanasios Lykartsis June 2019 First Supervisor: Prof. 1 Style-Specific Beat Tracking with Deep Neural Networks Improving Polyphonic Piano Transcription using Deep Residual Learning Julius Richter Arne Corvin Jaedicke Audio Communication Group Technische Universität Berlin Audio Communication Group Technische Univerität Berlin This thesis is submitted for the degree of Master of Science This thesis is submitted for the degree of First Supervisor: Master of Science Prof.
0 kommentar(er)
