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 | |
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 |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0