Система вибору аудіоконтенту з інтерактивним інтерфейсом на основі нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСолдатова, Марія Олександрівна
dc.contributor.authorБаштовой, Андрій Олександрович
dc.date.accessioned2025-02-20T07:41:06Z
dc.date.available2025-02-20T07:41:06Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСистема вибору аудіоконтенту з інтерактивним інтерфейсом на основі нейронних мереж: 100 с., 27 табл., 13 рис., 8 дод., 15 джерел. Актуальність теми. З розвитком цифрових технологій і масової доступності потокових сервісів актуальним є створення інноваційних систем рекомендацій, які можуть забезпечити користувачів якісним персоналізованим аудіоконтентом. Сучасні алгоритми, хоча й демонструють високу точність, часто обмежуються шаблонними підходами, що знижує якість рекомендацій при обробці складних або нетипових запитів. Запропонована система вибору аудіоконтенту з інтерактивним інтерфейсом на основі нейронних мереж розв’язує ці проблеми, використовуючи музичні ембединги та передові методи штучного інтелекту. Розробка є значущою для індустрії потокового аудіо, дозволяючи поліпшити користувацький досвід і забезпечити інтерактивність. Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є створення інтерактивної системи вибору аудіоконтенту, що дозволяє перетворювати вільні текстові запити в персоналізовані рекомендації, базуючись на ембедингах музичних творів та запитів. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є система рекомендацій аудіоконтенту, що базується на штучному інтелекті. Предмет дослідження. Предметом дослідження є методи створення ембедингів для музичних творів та текстових запитів, а також алгоритми їхньої інтеграції в нейронну мережу для генерації рекомендацій.
dc.description.abstractotherAudio content selection system with an interactive interface based on neural networks: 100 pages, 27 tables, 13 figures, 8 appendices, 15 references. Relevance of the topic. With the advancement of digital technologies and the widespread availability of streaming services, the creation of innovative recommendation systems capable of providing users with high-quality, personalized audio content has become increasingly relevant. Modern algorithms, while demonstrating high accuracy, often rely on template-based approaches, which reduce the quality of recommendations when handling complex or atypical requests. The proposed audio content selection system with an interactive interface, based on neural networks, addresses these issues by leveraging music embeddings and advanced artificial intelligence methods. This development is significant for the streaming audio industry, enhancing the user experience and ensuring interactivity. Objective and tasks of the research. The aim of the study is to develop an interactive audio content selection system that transforms free-text queries into personalized recommendations using embeddings of musical works and queries. Object of the study. The object of the study is an audio content recommendation system based on artificial intelligence. Subject of the study. The subject of the study is the methods for creating embeddings for musical works and textual queries, as well as the algorithms for integrating them into a neural network to generate recommendations.
dc.format.extent100 с.
dc.identifier.citationБаштовой, А. О. Система вибору аудіоконтенту з інтерактивним інтерфейсом на основі нейронних мереж : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Баштовой Андрій Олександрович. – Київ, 2024. – 100 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72632
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсистема
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectембединги
dc.subjectтелеграм бот
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectembeddings
dc.subjecttelegram bot
dc.subjectpython
dc.subjectrecommendation system
dc.subject.udc004.855
dc.titleСистема вибору аудіоконтенту з інтерактивним інтерфейсом на основі нейронних мереж
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи