Details

Title: Категоризация музыкальных произведений на основе нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Creators: Крылов Павел Андреевич
Scientific adviser: Шаляпин Владимир Валентинович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейронная сеть; музыка; категоризация; муыкальные произведения; музыкальные произведения
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-700; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-700-o.pdf; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-700-a.pdf

Allowed Actions: Read Download (0.7 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

Целью работы является разработка алгоритма категоризации музыкальных произведений на основе нейронных сетей. При создании приложения была использована среда IPython с веб-оболочкой Jupyter Notebook, библиотека для машинного обучения TensorFlow. Были изучены сверточные нейронные сети. Результатом данной работы является обученная нейронная сеть, позволяющая категоризировать музыкальные произведения по спектрограммам на основе параметров, предложенных Spotify.

The object of the research is to develop an algorithm for categorizing music based on neural networks. When creating the application, IPython with Jupyter Notebook web-shell and the TensorFlow machine learning library were used. Convolutional neural networks were studied. The result of this work is a trained neural network that allows you to categorize music by spectrogram based on the parameters proposed by Spotify.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 34
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics