Детальная информация

Название: Применение искусственных нейронных сетей в задаче слепого разделения источников звука в монофоническом музыкальном аудиосигнале: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; образовательная программа 02.04.03_02 Проектирование и разработка информационных систем
Авторы: Ивасик Артем Максимович
Научный руководитель: Пак Вадим Геннадьевич
Другие авторы: Заковряшин Юрий Дмитриевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Звук; Нейронные сети; слепое разделение источников; слепое разделение источников звука; искусственные нейронные сети; свёрточные нейронные сети; аудиосигналы; музыка
УДК: 004.032.26
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 02.04.03
Группа специальностей ФГОС: 020000 - Компьютерные и информационные науки
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-111
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объектом исследования являются искусственные нейронные сети. Предметом исследования – их применение в задаче слепого разделения источников звука в монофоническом аудиосигнале. Цель работы – разработка алгоритма слепого разделения источников звука в монофоническом музыкальном аудиосигнале с использованием искусственных нейронных сетей. На основе экспериментального исследования разработана архитектура свёрточной нейронной сети для разделения источников звука. Осуществлена реализация разработанной архитектуры. Проведена оценка эффективности разработанного алгоритма.

The object of the study are artificial neural networks. The subject of the study is an application of them for blind audio source separation of monophonic musical audio signal. Objective – development of an algorithm for blind audio source separation of a monophonic musical audio signal based on artificial neural networks. Based on an experimental study, a convolutional neural network architecture was developed to separate sound sources. The developed architecture was implemented. The effectiveness of the developed algorithm has been evaluated.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 38
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика