Details

Title Мобильное приложение для обучения музыкальной импровизации: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators Свиридов Артем Валерьевич
Scientific adviser Котлярова Лина Павловна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2025
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects музыкальная импровизация ; сегментация музыкальных фраз ; рекомендательные алгоритмы ; машинное обучение ; глубокое обучени ; Bi-LSTM ; механизм самовнивания ; python ; kotlin ; musical improvisation ; melodic phrase segmentation ; recommendation algorithms ; machine learning ; deep learning ; self-attention mechanism
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.04
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2710
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\37187
Record create date 9/19/2025

Allowed Actions

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

Group Anonymous
Network Internet

Настоящая работа посвящена созданию программного комплекса, состоящего из серверной части и мобильного приложения на операционной системе Android. В ходе работы был проведен анализ существующих решений, спроектирована архитектура приложения. Ключевым элементом научной новизны данной работы являлась разработанная нейронная сеть, которая применялась для разделения последовательности нот на отдельные фразы. Такой подход позволил создать автоматически масштабируемую базу музыкальных фраз, дополнение которой новыми элементами проводилось с помощью модели машинного обучения без участия человека. Был реализован программный интерфейс серверной части приложения, алгоритм нахождения паттернов в аккордах и алгоритм рекомендаций на основе сравнения аккордовых последовательностей. В данной работе было разработано мобильное приложение, которое являлось клиентом в описываемой системе. Система была развёрнута с применением технологии контейнеризации Docker. Был проведён ряд тестов приложения, показавших его работоспособность.

The present work is devoted to the creation of a software package consisting of a server part and a mobile application running on the Android operating system. In the course of the work, an analysis of existing solutions was carried out, and the application architecture was designed. A key element of the scientific novelty of this work was the developed neural network, which was used to divide the sequence of notes into separate phrases. This approach made it possible to create an automatically scalable database of musical phrases, which was supplemented with new elements using a machine learning model without human intervention. A software interface for the server side of the application, an algorithm for finding patterns in chords, and an algorithm for making recommendations based on a comparison of chord sequences were implemented. In this work, a mobile application was developed, which was a client in the described system. The system was deployed using Docker containerization technology. A number of tests of the application were conducted, which showed its operability.

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

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics