Details

Title: Адаптивная генерация музыкального контента с помощью искусственных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.03.03_03 «Прикладная информатика в области информационных ресурсов»
Creators: Меретин Владимир Васильевич
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Other creators: Пархоменко Владимир Андреевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: музыка; искусственные нейронные сети; машинное обучение; tensorflow; keras.; music; artificial neural networks; machine learning
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.03
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-431
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\16444

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

Тема выпускной квалификационной работы «Адаптивная генерация музыкального контента с помощью искусственных нейронных сетей». В данной работе рассмотрены различные архитектуры искусственных нейронных сетей и подходы генерации музыкального контента с их помощью. Выбран подход и две конкретные архитектуры искусственных нейронных сетей. Проведено обучение выбранных искусственных нейронных сетей и сравнение их результатов. Разработана система разметки ритмических рисунков музыкального материала и упрощенной реализации других архитектур искусственных нейронных сетей для решения поставленной задачи.

The subject of this qualification work is «Adaptive music generation with artificial neural networks». In this work we analyze different artificial neural network architectures and approaches to computer music generation. We selected an approach and two specific artificial neural network architectures. We completed learning process of aforementioned artificial neural networks and compared their results. We developed a system for data mark up and easy implementation of other artificial neural networks architectures for completed the set-out task.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 14
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics