Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1751
Τίτλος: | Low Complexity Deep Learning Framework for Greek Orthodox Church Hymns Classification |
Συγγραφείς: | Iliadis, Lazaros Alexios Sotiroudis, Sotirios P. Tsakatanis, Nikolaos Boursianis, Achilles D. Kokkinidis, Konstantinos-Iraklis D. Karagiannidis, George K. Goudos, Sotirios K. |
Τύπος: | Article |
Θέματα: | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences |
Λέξεις-Κλειδιά: | Audio deep learning Computer vision Convolutional neural networks Greek Orthodox Church hymns |
Ημερομηνία Έκδοσης: | 2023 |
Εκδότης: | MDPI |
Πηγή: | Applied Sciences |
Τόμος: | 13 |
Τεύχος: | 15 |
Πρώτη Σελίδα: | 8638 |
Επιτομή: | The Byzantine religious tradition includes Greek Orthodox Church hymns, which significantly differ from other cultures’ religious music. Since the deep learning revolution, audio and music signal processing are often approached as computer vision problems. This work trains from scratch three different novel convolutional neural networks on a hymns dataset to perform hymns classification for mobile applications. The audio data are first transformed into Mel-spectrograms and then fed as input to the model. To study in more detail our models’ performance, two state-of-the-art (SOTA) deep learning models were trained on the same dataset. Our approach outperforms the SOTA models both in terms of accuracy and their characteristics. Additional statistical analysis was conducted to validate the results obtained. |
URI: | https://doi.org/10.3390/app13158638 https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/1751 |
ISSN: | 2076-3417 |
Αλλοι Προσδιοριστές: | 10.3390/app13158638 |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
applsci-13-08638.pdf | 1,54 MB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Αυτό το τεκμήριο προστατεύεται από Αδεια Creative Commons