ScholarGate
Asisten
Machine learningFeature extraction

Ekstraksi Melodi

Ekstraksi melodi adalah tugas untuk mengisolasi kontur melodi utama secara otomatis dari rekaman musik polifonik. Ini berasal dari penelitian transkripsi musik pada tahun 2000-an dan mengatasi tantangan inti persepsi nada manusia: mengidentifikasi nada yang dominan secara perseptual ketika banyak instrumen bermain secara bersamaan. Pendekatan modern menggunakan pembelajaran mendalam (deep learning) dan sangat penting untuk analisis musik, deteksi lagu tiruan (cover song), dan penyelarasan musik-ke-lirik.

Buka di MethodMindSegeraApply, compare, get guidance
Tools & resources
Unduh salindia
Learn & explore
VideoSegera

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  1. Salamon, J., & Gómez, E. (2014). Melody extraction from polyphonic music signals using pitch contour characteristics. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 20(6), 1759-1770. link
  2. Klapuri, A. (2008). Automatic music transcription as we know it today. Journal of New Music Research, 33(3), 323-337. DOI: 10.1007/978-0-387-30441-0_20
  3. Bittner, R. M., McVicar, M., Salamon, J., & Ellis, D. P. (2017). An analysis of lead and accompaniment separation in polyphonic music. In Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval Conference. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Melody Extraction Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/id/music-information-retrieval/melody-extraction

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

ScholarGateMelody Extraction (Melody Extraction Algorithm). Diakses 2026-06-17 dari https://scholargate.app/id/music-information-retrieval/melody-extraction · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026