Використання машинного навчання для класифікації музичних композицій
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
The use of machine learning for the classification of musical compositions
Анотація
Анотація представляє огляд дослідження, в якому досліджено вплив машинного навчання на класифікацію
музичних композицій. Робота розглядає роль штучного інтелекту у творчих сферах, зокрема у музиці, а також оцінює можливості та перспективи застосування цієї технології.
The abstract presents an overview of the research in which the impact of machine learning on the classification of musical compositions was investigated. The work examines the role of artificial intelligence in creative fields, in particular in music, and also evaluates the possibilities and prospects of using this technology.
The abstract presents an overview of the research in which the impact of machine learning on the classification of musical compositions was investigated. The work examines the role of artificial intelligence in creative fields, in particular in music, and also evaluates the possibilities and prospects of using this technology.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-14-3
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Тимошенко В. Ю. Використання машинного навчання для класифікації музичних композицій // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/21317.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Штучний інтелект: історія, види та складові [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://gigacloud.ua/blog/navchannja/scho-take-shtuchnij-intelekt-istorija-vidi-ta-skladovi.
- Mel-frequency cepstral coefficients [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://medium.com/@MuhyEddin/feature-extraction-is-one-of-the-most-important-steps-in-developing-any-machine-learning-or-deep-94cf33a5dd46.
- Що таке нейронна мережа та як вона працює [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://mc.today/uk/shho-take-nejronna-merezha/.
- Розробка методу k-plus-найближчих сусідів складові [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://core.ac.uk/display/288837666.
- Матеріали з дослідження, розробки та навчання ШІ coefficients [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://qudata.com/uk/blog/what-is-machine-learning/.