Детальная информация
Название | 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» |
---|---|
Авторы | Свиридов Артем Валерьевич |
Научный руководитель | Котлярова Лина Павловна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | 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 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2710 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\37187 |
Дата создания записи | 19.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0