Bayesian Methods For Real-Time Pitch Tracking, Fachbücher von Umut Im Ekli

Das Buch "Bayesian Methods For Real-Time Pitch Tracking" von Umut Im Ekli bietet eine umfassende Untersuchung von zwei probabilistischen Modellen zur Online-Pitch-Tracking: dem Hidden Markov Model (HMM) und dem Change Point Model (CPM). Im Gegensatz zu früheren Forschungen, die sich auf generische, instrumentenunabhängige Methoden konzentrierten, sind die in diesem Werk vorgestellten Modelle spezifisch für bestimmte Musikinstrumente und können entsprechend optimiert werden. Die Autoren führen das Konzept des "spectral template" ein, das die charakteristische spektrale Form jeder musikalischen Note beschreibt. Die generativen Modelle sind so konzipiert, dass jede Zeiteinheit des Audiospektrums aus einem dieser spektralen Templates abgeleitet wird, multipliziert mit einem Volumenfaktor. Diese Herangehensweise betrachtet das Pitch-Tracking als ein Template-Matching-Problem, bei dem das Ziel darin besteht, das aktive Template und dessen Lautstärke aus den beobachteten Audiodaten abzuleiten. Ein zentrales Anliegen dieser Arbeit ist die Untersuchung des Kompromisses zwischen Latenz und Genauigkeit des Pitch-Tracking-Systems, wobei die Leistung der Modelle durch die Berechnung der wahrscheinlichsten Pfade bewertet wird.