BMATについて語りましょう

MIREX

2018年、MIR（音楽情報検索）アルゴリズムの最も重要な国際的なコンペティションであるMIREXは、私たちの音楽検出アルゴリズムをこの分野で最高のものとして認めました。精度は2位のアルゴリズムよりも10パーセントポイント高くなっています。 2019年には、2つの新しいアルゴリズムを発表し、どちらも2018年に提出されたアルゴリズムと比較してより良い結果が得られたため、最初のポジションが再確立されました。

Bloomen

BMATは、H2020 Bloomenプロジェクトの開発により、欧州委員会のイノベーションレーダーによって「主要イノベーター」に任命されました。ブロックチェーンテクノロジーは、メディアコンテンツの著作権保護を提供するために使用されます。

Bloomen

Kapsoulis、Nikolaos; Psychas、Alexandros; Palaiokrassas、Georgios; Marinakis、Achilleas; Litke、Antonios; Varvarigou、Theodora; Bouchlis、Charalampos; Raouzaiou、Amaryllis; Calvo、Gonçal; Escudero Subirana、Jordi。 2020.「集団管理組織（CMO）ユースケースにおける音楽的権利ガバナンスのためのコンソーシアムブロックチェーンスマートコントラクト」

フューチャーインターネット12、no。 8：134。

博士課程

Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。（2017）。 「BAT：オープンソースのWebベースのオーディオイベント注釈ツール」。

第3回Webオーディオカンファレンス

Meléndez-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。（2019b）。 「テレビからのオープン放送メディアオーディオ：相対的な音楽ラウドネス注釈付きのテレビ放送オーディオのデータセット」。

国際音楽情報検索学会のトランザクション

Meléndex-Catalán、B。Molina、E。、およびGómez、E。（2020）。 「時間的畳み込みネットワークとCNN特徴抽出フロントエンドを使用した、相対的な音楽ラウドネス推定」。

第23回デジタルオーディオエフェクト国際会議（DAFx-20）の議事録、第5巻、273〜280ページ。

Meléndez-Catalán、B。（2021）「ディープラーニングを使用したテレビ放送オーディオにおける相対的な音楽ラウドネス推定：産業的視点」。

スペイン、カタルーニャ、バルセロナ、ポンペウファブラ大学。

G.Cortès、ÁlexCiurana、Emilio Molina、Marius Miron、Owen Meyers、JorenSix、XavierSerra。 「BAF：放送監視のためのオーディオフィンガープリントデータセット」。

第23回国際会議の議事録。音楽情報検索会議（ISMIR）、インド、バンガロール、2022 [データセット、Github]

カバー

F. Yesiler、E。Molina、J。Serrà、およびE.Gómez。、「セットリスト識別のための音楽バージョン検索システムの有効性の調査」、第46回IEEE音響、音声、信号処理国際会議（ICASSP 2021）の議事録、2021年。

LoudSense

Roser Batlle-Roca、Perfecto Herrera-Boyer、BlaiMeléndez、Emilio Molina、XavierSerra。 国際ジャーナルオブ環境研究アンドパブリックヘルス、特集号複雑な聴覚シーンにおける音声コミュニケーションと音声行動と健康、聴取の快適さ、幸福、学習への影響における「放送テレビにおけるバックグラウンドミュージックの可聴性の特性評価に向けて」。

LETS

2023年、私たちは、国際的なリーチとビジネスモデルの持続可能性で際立っている、世界的に成功している135の主要なヨーロッパのテクノロジースケールアップ（LETS）の1つとして認められました。