Details

Title: Разработка библиотеки на языке Python для SPEAC-анализа музыкальных произведений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Creators: Голзицкий Николай Сергеевич
Scientific adviser: Кузнецов Андрей Николаевич
Other creators: Нестеров Сергей Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: структура музыки; дэвид коуп; speac-анализ; python; musiс structure; david cope; speac-analysis
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-701
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\12384

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В рамках данной работы была разработана библиотека на языке Python для SPEAC-анализа музыкальных произведений. В первой главе описываются проблемы, которые с использованием этой библиотеки могут быть решены. Во второй главе проводится обзор существующих реализаций данного алгоритма. Третья глава описывает функции библиотеки, а в четвёртой представлено их тестирование. Пятая же глава приводит пример использования созданной библиотеки совместно с нейронными сетями.

As part of this work, a library in Python was developed for SPEAC analysis of musical works. The first chapter describes the problems that can be solved using this library. The second chapter provides an overview of existing implementations of this algorithm. The third chapter describes the functions of the library, and the fourth presents their testing. The fifth chapter gives an example of using the created library in conjunction with neural networks.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 6b8eb6d7b1663e982551582d3538f90ab0c2bc50313fd9b19b832f6748574aa9.pdf
  • 6b8eb6d7b1663e982551582d3538f90ab0c2bc50313fd9b19b832f6748574aa9.pdf
  • 1818f76b0889e7a79c0bd49a48c258489f0a03a1ea34a18a83319b09915a59d3.pdf
  • 6b8eb6d7b1663e982551582d3538f90ab0c2bc50313fd9b19b832f6748574aa9.pdf
    • ВВЕДЕНИЕ
    • 1. Исследование предметной области
      • 1.1. Существующие проблемы
        • 1.1.1. Контроль
        • 1.1.2. Повествовательная адаптивность и эмоции
        • 1.1.3. Рендеринг
        • 1.1.4. Структура и отображение
        • 1.1.5. Сложность игры
        • 1.1.6. Резюме
      • 1.2. Способы анализа музыки
        • 1.2.1. Анализ Шенкера
        • 1.2.2. SPEAC-анализ
      • 1.3. Резюме
    • 2. Поиск возможных решений проблемы
      • 2.1. Найденные реализации алгоритма
      • 2.2. Возможные варианты решения задачи
      • 2.3. Резюме
    • 3. Реализация библиотеки
      • 3.1. Описание функций библиотеки
        • 3.1.1. Функция get_the_levels
        • 3.1.2. Функция run_the_program
        • 3.1.3. Функция return_best_cadences
        • 3.1.4. Функция capture_beats
        • 3.1.5. Функция get_function
        • 3.1.6. Функция cadences
        • 3.1.7. Функция density
        • 3.1.8. Функция composite_rhythm
        • 3.1.9. Функция simple_matcher
        • 3.1.10. Функция eval_combine_and_integrate_forms
        • 3.1.11. Функция break_into_phrases
        • 3.1.12. Функция do_speac_on_phrases
        • 3.1.13. Функция get_speac_middleground
        • 3.1.14. Функция get_speac_background
        • 3.1.15. SpeacSettings
      • 3.2. Загрузка библиотеки на сервер PyPi
    • 4. Тестирование библиотеки
      • 4.1. Ручное тестирование
      • 4.2. Тестирование с cl4py и atheris
      • 4.3. Технические сложности при тестировании
    • 5. Использование библиотеки
      • 5.1. Описание эксперимента в статье
      • 5.2. Использование модели из статьи со SPEAC-анализом
        • 5.2.1. Проведение экспериментов
      • 5.3. Сравнение результатов
    • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
    • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Usage statistics

stat Access count: 15
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics