MIRtoolbox提供了一组用Matlab公司，致力于从音频文件中提取音调、节奏、结构等音乐特征。目的是概述音乐信息检索领域的计算方法。该设计基于模块化框架：不同的算法被分解为多个阶段，并使用最小的基本机制集进行形式化。这些构建块构成了工具箱的基本词汇表，然后可以用新的原始方式自由表达。这些基本机制集成了替代方法提出的所有不同变体，包括我们开发的新策略，用户可以选择并参数化这些变体。这种特征提取工具的综合摘要使所有替代策略提供的原创性得以资本化。除了基本的计算过程之外，工具箱还包括更高级的音乐特征提取工具，用户可以选择这些工具的替代策略及其多种组合。
选择面向对象的设计可以在语法方面实现很大的灵活性：将工具组合起来，形成一组与基本过程（频谱、自相关、帧分解等）和音乐特征相对应的方法。这些方法可以适应大面积的对象作为输入。例如，自相关方法将对音频信号或包络有不同的表现，并且可以适应帧分解。
工具箱最初是在大脑调节由欧盟资助的项目（FP6-NEST）。一个主要目的是研究音乐特征与音乐诱导的情绪以及相关的神经活动之间的关系。
»版本1.8。2
该工具箱根据GNU通用公共许可证免费提供。
除了MIRtoolbox本身之外，此分发实际上还包括其他三个工具箱：
- 这个听觉工具箱第2版，马尔科姆·斯莱尼，
- 由Ian Nabney编写的Netlab工具箱3.3版，
- 这个SOM工具箱第2.0版，作者：Esa Alhoniemi、Johan Himberg、Jukka Parviainen和Juha Vesanto。
MIR工具箱需要Matlab版本7和Mathworks的信号处理工具箱。
»迈向MIRtoolbox 2.0
MIR工具箱十年，展望未来：发布MiningSuite0.10（第一个测试版）
»作者
奥利维尔·拉蒂略，佩特里·托维亚宁帕西·萨里和托马斯·埃罗拉是芬兰跨学科音乐研究卓越中心.
工具箱的开发得益于与大脑调节项目的其他合作伙伴、瑞士情感科学中心等研究中心的同事、MMT硕士项目的学生、外部合作者、工具箱的活跃用户的富有成效的合作，特别是参加讨论名单，以及各种暑期学校的参与者。
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