Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Machine Learning Classification of Regional Swiss Yodel Styles Based on Their Melodic Attributes

Tytuł:
Machine Learning Classification of Regional Swiss Yodel Styles Based on Their Melodic Attributes
Autorzy:
Yannick Wey
Cornelia Metzig
Temat:
Music
M1-5000
Psychology
BF1-990
Źródło:
Music & Science, Vol 4 (2021)
Wydawca:
SAGE Publishing, 2021.
Rok publikacji:
2021
Kolekcja:
LCC:Music
LCC:Psychology
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2059-2043
20592043
Relacje:
https://doaj.org/toc/2059-2043
DOI:
10.1177/20592043211004497
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/2ba3bab196a846a6b748f022536810ac  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.2ba3bab196a846a6b748f022536810ac
Czasopismo naukowe
A classification of wordless yodel melodies from five different regions in Switzerland was made. For our analysis, we used a total of 217 yodel tunes from five regions, which can be grouped into two larger regions, central and north-eastern Switzerland. The results show high accuracy of classification, therefore confirming the existence of regional differences in yodel melodies. The most salient features, such as rhythmic patterns or intervals, demonstrate some of the key differences in pairwise comparisons, which can be confirmed by a postanalysis survey of the relevant scores.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies