Аналіз підходів до класифікації аудіофайлів методами машинного навчання

Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Кучерявий Ярослав Анатолійович
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Кучерявий Я. А. Аналіз підходів до класифікації аудіофайлів методами машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Кучерявий Ярослав Анатолійович. - Київ, 2022. - 118 с.
В рамках роботи проведено аналіз теоретичних засад цифрової обробки звуку. Було вибрано оптимальний програмний засіб вилучення акустичних метрик сигналів, та розроблений алгоритм переведення аудіофайлу у табличний вигляд за релевантними показниками. Додатково було розроблено засіб збору аудіофайлів з веб-джерел, знайдено набір контрольних даних, проведена нормалізація зібраних та контрольних даних з 523 пісень, розбитих 6 жанрів як ціль класифікації.
Наукова новизна роботи полягає у розробці набору метрик для класифікації музики, створенні та порівнянні ефективності моделей жанрової класифікації та рекомендаціях щодо практичного застосування напрацювань.
Галузі знань та спеціальності :
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

2.89 MB

Контрольна сума:

(MD5):cc9c64acd47be47133ef0850332f5f95

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC