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
Record create date 7/9/2021

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

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.

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

Access count: 18 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics