杰拉德·罗马
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2020年–今天
2022 [公元25年] 欧文·格林 , 皮埃尔·亚历山大·特伦布雷 , 特德·莫尔 , 詹姆斯·布拉德伯里 , 雅各布·哈特 , 亚历克斯·哈克 , 杰拉德·罗马 :
关于舞蹈的架构:为创造性编码音乐家创建一个跨环境、跨领域的框架。 PPIG公司 2022 : 14-24 2021 [j5] 皮埃尔·亚历山大·特朗布雷 , 杰拉德·罗马 , 欧文·格林 :
将编程数据挖掘作为音乐:流体语料库操纵工具包。 计算。 音乐。 J。 45 ( 2 ) : 9-23 ( 2021 ) [公元24年] 杰拉德·罗马 , 皮埃尔·亚历山大·特伦布雷 , 欧文·格林 :
基于图形的音频循环和颗粒化。 DAFx公司 2021 : 253-259 【c23】 安娜·桑博 , 杰拉德·罗马 , 萨姆·罗格 , 爱德华·索拉兹 :
使用云和虚拟代理进行实时编码。 NIME公司 2021 2020 [公元22年] 安娜·桑博 , 杰拉德·罗马 :
表演观众:使用手机的网络音乐创作策略。 NIME公司 2020 : 55-60
2010 – 2019
2019 【c21】 杰拉德·罗马 , 欧文·格林 , 皮埃尔·亚历山大·特伦布雷 :
数据驱动音乐接口声音集合的自适应映射。 NIME公司 2019 : 313-318 2018 【j4】 杰拉德·罗马 , Perfecto Herrera公司 , 瓦尔多·诺盖拉 :
使用短时特征聚合的环境声音识别。 J.智力。 信息系统。 51 ( 三 ) : 457-475 ( 2018 ) [公元20年] 安娜·桑博 , 约翰·鲍威尔 , 杰拉德·罗马 , 马修·巴特特 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
用Jamendo即兴演奏:从学习者的角度质疑大型和弦音乐集。 音频会议 2018 : 30:1-30:7 [第19条] 杰拉德·罗马 , 欧文·格林 , 皮埃尔·亚历山大·特伦布雷 :
用卷积层改进音乐音频的单网络单通道分离。 LVA/ICA 2018 : 306-315 [第18条] 安娜·桑博 , 杰拉德·罗马 , 亚历山大·勒奇 , 马修·巴特特 , 吉尔吉斯·法泽卡斯 :
声音的现场重新定位:MIR个人和众包数据库探索。 NIME公司 2018 : 364-369 2017 [j3] Emad M.Grais公司 , 杰拉德·罗马 , 安德鲁·辛普森 , Mark D.Plumbley公司 :
使用深度神经网络的两级单通道音频源分离。 IEEE ACM传输。 音频语音语言处理。 25 ( 9 ) : 1773-1783 ( 2017 ) [第17条] 安娜·桑博 , 普拉蒂克·沙阿 , 杰拉德·罗马 , 贾森·弗里曼 , 布莱恩·马格尔科 :
协作音乐现场编码中的轮流和聊天。 音频会议 2017 : 24:1-24:5 [第16条] 杰拉德·罗马 , 安娜·桑博 , 贾森·弗里曼 :
手势:参与式移动音乐的手势识别。 音频会议 2017 : 26:1-26:7 [第15条] 安德鲁·辛普森 , 杰拉德·罗马 , 埃马德·格雷斯 , 罗素·D·梅森 , 克里斯托弗·汉默森 , Mark D.Plumbley公司 :
音频源分离方法的心理物理评估。 LVA/ICA 2017 : 211-221 [c14] 埃马德·格雷斯 , 杰拉德·罗马 , 安德鲁·辛普森 , Mark D.Plumbley公司 :
使用深度神经网络对单声道音频源分离进行判别增强。 LVA/ICA 2017 : 236-246 2016 [第13条] 安德鲁·J·R·辛普森 , 杰拉德·罗马 , 埃马德·格雷斯 , 罗素·D·梅森 , 克里斯·汉默森 , 安托万·利特库斯 , Mark D.Plumbley公司 :
使用假设驱动的非参数统计方法评估音频源分离模型。 欧盟SIPCO 2016 : 1763-1767 [第12条] 埃马德·格雷斯 , 杰拉德·罗马 , 安德鲁·辛普森 , Mark D.Plumbley公司 :
使用深度神经网络组合单通道音频源分离的掩模估计。 INTERSPEECH公司 2016 : 3339-3343 [i3] 埃马德·格雷斯 , 杰拉德·罗马 , 安德鲁·辛普森 , Mark D.Plumbley公司 :
基于深度神经网络的单通道声源分离鉴别增强。 CoRR公司 腹肌/1609.01678 ( 2016 ) 2015 【b1】 杰勒德·罗马·特雷帕特 :
使用大规模音频数据库支持在线音乐创作的算法和表示。 西班牙庞培法布拉大学, 2015 [第11条] 安德鲁·辛普森 , 杰拉德·罗马 , Mark D.Plumbley公司 :
深度卡拉OK:使用卷积深度神经网络从音乐混音中提取人声。 LVA/ICA 2015 : 429-436 [i2] 安德鲁·辛普森 , 杰拉德·罗马 , Mark D.Plumbley公司 :
深度卡拉OK:使用卷积深度神经网络从音乐混音中提取人声。 CoRR公司 abs/1504.04658 ( 2015 ) [i1] 安德鲁·辛普森 , 杰拉德·罗马 , Mark D.Plumbley公司 :
深度混音:使用卷积深度神经网络混音音乐。 CoRR公司 abs/1505.00289 ( 2015 ) 2014 [第10条] 安娜·桑博 , 杰拉德·罗马 , 罗宾·兰尼 , 克里斯·多宾 , 塞尔吉·若尔达 :
SoundXY4:通过Ambisonics空间化支持桌面协作和意识。 NIME公司 2014 : 40-45 2013 【c9】 德米特里·博格达诺夫 , 尼古拉斯·瓦克 , 艾米莉亚·戈麦斯 , 桑卡普·古拉蒂 , Perfecto Herrera公司 , 奥斯卡市长 , 杰拉德·罗马 , 贾斯汀·萨拉蒙 , 何塞·里卡多·萨帕塔 , 泽维尔·塞拉 :
Essentia:用于音乐信息检索的音频分析库。 ISMIR公司 2013 : 493-498 【c8】 Frederic字体 , 杰拉德·罗马 , 泽维尔·塞拉 :
免费的技术演示。 ACM多媒体 2013 : 411-412 【c7】 德米特里·博格达诺夫 , 尼古拉斯·瓦克 , 艾米莉亚·戈麦斯 , 桑卡普·古拉蒂 , Perfecto Herrera公司 , 奥斯卡市长 , 杰拉德·罗马 , 贾斯汀·萨拉蒙 , 何塞·里卡多·萨帕塔 , 泽维尔·塞拉 :
ESSENTIA:一个用于声音和音乐分析的开源库。 ACM多媒体 2013 : 855-858 【c6】 杰拉德·罗马 , 瓦尔多·诺盖拉 , Perfecto Herrera公司 :
用于环境声音识别的递归量化分析特征。 WASPAA公司 2013 : 1-4 2012 [注2] 杰拉德·罗马 , Perfecto Herrera公司 , 马西米利亚诺·扎宁 , 塞尔吉奥·托拉尔·马林 , Frederic字体 , 泽维尔·塞拉 :
小世界网络和音频剪辑共享的创造力。 国际社会学杂志。 最小值。 1 ( 1 ) : 112-127 ( 2012 ) 【c5】 Frederic字体 , 杰拉德·罗马 , Perfecto Herrera公司 , 泽维尔·塞拉 :
描述Freesound在线社区。 运费、保险费付至指定目的地 2012 : 1-6 【c4】 杰拉德·罗马 , 乔迪·詹纳 , Perfecto Herrera公司 :
主动学习非结构化音频数据中的自定义声音分类。 国际资本市场规则 2012 : 67 2010 [j1] 杰拉德·罗马 , 乔迪·詹纳 , 斯特凡·科尔斯滕 , 马蒂亚·斯基罗萨 , Perfecto Herrera公司 , 泽维尔·塞拉 :
基于内容的环境声音检索的生态声学观点。 EURASIP J.语音音乐。 过程。 2010 ( 2010 ) 【c3】 杰拉德·罗马 , Perfecto Herrera公司 :
基于示例的协作音乐创作的图形语法表示。 音频会议 2010 : 17 【c2】 杰拉德·罗马 , Perfecto Herrera公司 :
音频剪辑共享中的社区结构。 INCoS公司 2010 : 200-205
2000 – 2009
2008 [c1] 杰拉德·罗马 , 安娜·桑博 :
用于现场表演的桌面波形编辑器。 NIME公司 2008 : 249-252