Стохастичні методи і методи машинного навчання в розпізнаванні музичних акордів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПилипенко, Андрій Юрійович
dc.contributor.authorТретьяков, Максим Юрійович
dc.date.accessioned2021-11-26T10:48:33Z
dc.date.available2021-11-26T10:48:33Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractДипломна робота: 143ст., 52 рис., 14 табл., 2 дод., та 21 джерело. Тема: Стохастичні методи і методи машинного навчання в розпізнаванні музичних акордів. У роботі розглянуто задачу розпізнавання музичних акордів за допомогою Марківських ланцюгів та методів машинного навчання. Об’єкт дослідження: система розпізнавання музичних акордів. Предмет дослідження: методи розпізнавання музичних акордів та їх порівняльний аналіз. Мета роботи: запропонувати та реалізувати модифікації існуючих методів розпізнавання з метою збільшення ступенів точності роботи даних методів. Методи дослідження: статистичні методи аналізу даних; методи машинного навчання. Створено програмний продукт для розпізнавання музичних акордів. Для проведення аналізу було використано розмічений набір даних Isophonics.uk
dc.description.abstractenThesis: 143 pages, 52 figures, 14 tables, 2 appendices, and 21 sources. Topic: Stochastic methods and machine learning methods in the recognition of musical chords. The problem of recognition of musical chords by means of Markov chains and methods of machine learning is considered in the work. Object of research: system of recognition of musical chords. Subject of research: methods of music chord recognition and their comparative analysis. Purpose: to propose and implement modifications of existing recognition methods in order to increase the accuracy of these methods. Research methods: statistical methods of data analysis; machine learning methods. A software product for recognizing musical chords has been created. A labeled Isophonics data set was used for analysis.uk
dc.format.page142 с.uk
dc.identifier.citationТретьяков, М. Ю. Стохастичні методи і методи машинного навчання в розпізнаванні музичних акордів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Третьяков Максим Юрійович. - Киів, 2021. - 142 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45244
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectрозпізнавання акордівuk
dc.subjectмарківські моделіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectchord recognitionuk
dc.subjectmarkov modelsuk
dc.subjectneural networksuk
dc.titleСтохастичні методи і методи машинного навчання в розпізнаванні музичних акордівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tretiakov_bakalavr.pdf
Розмір:
4.45 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи