Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Les factorisations en matrices non-négatives
Univ Europeenne - EAN : 9786131527807
Édition papier
EAN : 9786131527807
Paru le : 13 août 2010
69,00 €
65,40 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9786131527807
- Réf. fournisseur : 7090187
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 13 août 2010
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 228
- Format : H:229 mm L:152 mm E:13 mm
- Poids : 342gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : La transcription automatique de la musique est l''opération qui consiste, partant du seul contenu audio, à produire une représentation symbolique d''un morceau de musique. En particulier, la transcription de musique polyphonique est un problème largement ouvert. Les décompositions en valeurs propres ou singulières sont des techniques classiques d''algèbre linéaire largement utilisées en traitement du signal. Elles permettent de représenter efficacement les données observées en utilisant un nombre limité d''atomes élémentaires. Ces atomes ne sont pas recherchés au sein d''un dictionnaire pré-défini, mais sont extraits des données elles-mêmes. La factorisation en matrices non-négatives est une technique analogue, qui réduit le rang tout en fournissant des atomes à valeurs exclusivement positives, plus facilement interprétables. Ce mémoire est consacré à l''étude théorique et expérimentale détaillée de ces méthodes, des systèmes de transcription qui les utilisent, de la pertinence sémantique des représentations produites, et des propriétés théoriques et pratiques des algorithmes existants et originaux mis en oeuvre.