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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Fast Similarity Matrix Profile for Music Analysis and Exploration

Texto completo
Autor(es):
Silva, Diego F. [1, 2] ; Yeh, Chin-Chia M. [3] ; Zhu, Yan [3] ; Batista, Gustavo E. A. P. A. [1] ; Keogh, Eamonn [3]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Ciencias Matemat & Computacao, BR-13566590 Sao Paulo - Brazil
[2] Univ Fed Sao Carlos, Dept Computacao, BR-13565905 Sao Paulo - Brazil
[3] Univ Calif Riverside, Dept Comp Sci & Engn, Riverside, CA 92521 - USA
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA; v. 21, n. 1, p. 29-38, JAN 2019.
Citações Web of Science: 1
Resumo

Most algorithms for music data mining and retrieval analyze the similarity between feature sets extracted from the raw audio. A conventional approach to assess similarities within or between recordings is to create similarity matrices. However, this method requires quadratic space for each comparison and typically requires costly post-processing of the matrix. We have recently proposed SiMPle, a powerful representation based on subsequence similarity join, which is applicable in several music analysis tasks. In this paper, we propose SiMPle-Fast a highly efficient method for exact computation of SiMPle that is up to one order of magnitude faster than SiMPle. Furthermore, we demonstrate the utility of SiMPle-Fast in cover music recognition and thumbnailing tasks and show that our method is significantly faster and more accurate than the state-of-the-art. (AU)

Processo FAPESP: 16/04986-6 - Armadilhas e sensores inteligentes: uma abordagem inovadora para controle de insetos peste e vetores de doenças
Beneficiário:Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Regular
Processo FAPESP: 13/26151-5 - Análise de séries temporais por similaridade em larga escala
Beneficiário:Diego Furtado Silva
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado