Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/4481
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Ярыгина Анна Сергеевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Шевченко Настасья Сергеевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Shevchenko Nastasia | en_GB |
dc.contributor.editor | А.С.Ярыгина | ru_RU |
dc.contributor.editor | A.S.Yarygina | en_GB |
dc.date.accessioned | 2016-10-10T02:14:19Z | - |
dc.date.available | 2016-10-10T02:14:19Z | - |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.other | 013403 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/4481 | - |
dc.description.abstract | В настоящей работе описывается реализация методов машинного обучения для решения задачи распознавания аккордов в цифровом звуке. Были применены следующие алгоритмы машинного обучения: метод ближайших соседей, метод опорных векторов и наивный байесовский классификатор. Для выбранной аннотированной музыкальной коллекции получены статистические оценки точности, погрешности и распределение результатов по степени точности. Проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов. В качестве оценок точности были выбраны и реализованы метод кросс-валидации и алгоритм вычисления segment-based Chord Symbol Recall(CSR). | ru_RU |
dc.description.abstract | This paper describes an implementation of machine learning methods for the automatic chord recognition in digital audio. The following machine learning algorithms: the Nearest Neighbors Algorithm, Support Vector Machine and Naive Bayesian Classifier were used. Statistics, errors and distribution of the results according of the accuracy for selected annotated music collection were obtained. A comparative analysis of the results of the algorithms is presented. Cross-validation method and algorithm for calculating segment-based Chord Symbol Recall (CSR) was selected and implemented as the accuracy of the estimates. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | распознавание аккордов | ru_RU |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | chord recognition | en_GB |
dc.title | Automatic chord recognition in digital audio | en_GB |
dc.title.alternative | Распознавание последовательности аккордов в цифровом звуке | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom_-_diploma.pdf | Article | 914,67 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Scan_Shevchenko.pdf | ReviewSV | 838,64 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 4,19 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_nshevchenko-dluciv-bach-review-2016.jpg | ReviewRev | 853,02 kB | JPEG | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 4,19 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.