Zobrazeno 1 - 10
of 53
pro vyhledávání: '"Music plagiarism detection"'
Music plagiarism detection is gaining more and more attention due to the popularity of music production and society's emphasis on intellectual property. We aim to find fine-grained plagiarism in music pairs since conventional methods are coarse-grain
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.09889
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Data Mining and Knowledge Discovery. 36:1301-1334
Plagiarism is a controversial and debated topic in different fields, especially in the Music one, where the commercial market generates a huge amount of money. The lack of objective metrics to decide whether a song is a plagiarism, makes music plagia
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ed9f3d3f769e0aadf93baddcefffc83f
https://doi.org/10.1007/s10618-022-00835-2
https://doi.org/10.1007/s10618-022-00835-2
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2021 Smart Technologies, Communication and Robotics (STCR).
With the recent growth of media platforms such as YouTube, Spotify, etc. These Platforms make content easily accessible but at the same time causes many problems like plagiarized content. Especially with audio content we can observe multiple types of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::43fde66c330d7b26ab50f6e5d4e4f5eb
https://doi.org/10.1109/stcr51658.2021.9587927
https://doi.org/10.1109/stcr51658.2021.9587927
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Khosla, Rajiv, Howlett, Robert J., Jain, Lakhmi C., Park, Jeong-Il, Kim, Sang-Wook, Shin, Miyoung
Publikováno v:
Knowledge-Based Intelligent Information & Engineering Systems (9783540288961); 2005, p684-693, 10p
TruMuzic: A Deep Learning and Data Provenance-Based Approach to Evaluating the Authenticity of Music
Publikováno v:
Applied Sciences, Vol 13, Iss 16, p 9425 (2023)
The digitalization of music has led to increased availability of music globally, and this spread has further raised the possibility of plagiarism. Numerous methods have been proposed to analyze the similarity between two pieces of music. However, the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b6e140af1b1f4d79a9be2227a6f71828
Publikováno v:
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783540288961
KES (3)
KES (3)
This paper addresses the development of a system that detects plagiarism based on similar melody searching. Similar melody searching is to find the melodies similar to a given query melody from a music database. For this purpose, we propose a novel s
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::deaf4a632d9c202df11ec1d9e60492e2
https://doi.org/10.1007/11553939_98
https://doi.org/10.1007/11553939_98