Details

Title: Автоматическая транскрипция гитарной музыки: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Creators: Черноног Сергей Александрович
Scientific adviser: Богач Наталья Владимировна
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: нейронные сети; поиск музыкальной информации; автоматическая транскрипция музыки; классификация техник игры на гитаре; neural networks; music information retrieval; automatic music transcription; guitar playing techniques classification
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/vr21-712
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\11725

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

Автоматическая транскрипция музыки является одним из основных направлений исследований в области поиска музыкальной информации. Многие задачи транскрипции аудиосигнала требуют также дополнительной информации о сыгранном музыкальном фрагменте - в частности, информации о техниках игры на музыкальном инструменте. Задача определения техники игры на музыкальном инструменте может быть решена с помощью подходов, используемых в анализе речи и классификации звуковых сигналов. Данная работа предлагает две модели для классификации техник игры на гитаре, основанные на сверточных нейронных сетях и нейронных сетях с долгой краткосрочной памятью. Производится оценка и сравнение моделей с SVM классификатором. Для всех вариантов построенной системы транскрипции гитарной музыки производится сравнение показателей точности определения высоты тона и классификации приемов игры в зависимости от используемой модели классификатора и алгоритма автоматической транскрипции.

Automatic music transcription is a fundamental problem in the field of music information retrieval. Many tasks of transcribing audio signal into note-level musical notation also require additional information about piece of music, namely, playing techniques. The task of musical instrument playing techniques classification can be solved using the approaches derived from speech analysis and sound event detection. This work proposes two guitar playing classification models based on LSTM neural networks and convolutional neural networks. These models were evaluated and compared to SVM model. Evaluation and comparison of automatic guitar transcription systems built with state-of-the-art automatic transcription algorithms and aforementioned classification models are also provided.

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

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Подготовка набора данных, развертывание окружения
    • 1.1. Набор данных для обучения классификаторов приемов игры на гитаре
    • 1.2. Представление данных
      • 1.2.1. Аугментация данных
      • 1.2.2. Нормирование
    • 1.3. Набор данных для системы автоматической транскрипции гитарной музыки
    • 1.4. Используемые инструменты
  • 2. Разработка автоматического классификатора приемов игры на гитаре
    • 2.1. Типы моделей
      • 2.1.1. Метод опорных векторов
      • 2.1.2. Сверточные нейронные сети
      • 2.1.3. Рекурентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью
    • 2.2. Оценка работы моделей
      • 2.2.1. Общая точность, F1
      • 2.2.2. Матрица неточностей
  • 3. Разработка системы автоматической транскрипции гитарной музыки
    • 3.1. Автоматическая транскрипция музыки с использованием алгоритма PYIN
    • 3.2. Автоматическая транскрипция музыки с помощью системы Onsests and Frames
    • 3.3. Оценка систем автоматической транскрипции гитарной музыки
      • 3.3.1. Определение фундаментальной частоты
      • 3.3.2. Определение приема игры
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ 1. КОД ПРОГРАММЫ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ 2. РИСУНКИ

Usage statistics

stat Access count: 19
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics