<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Додаток для аналізу та класифікації музичних жанрів на основі аудіозаписів з використанням алгоритмів машинного навчання

dc.contributor.authorІванченко, А. В.uk
dc.contributor.authorЧехместрук, Р. Ю.
dc.contributor.authorIvanchenko, A. V.en
dc.contributor.authorChekhmestruk, R. Y.en
dc.titleДодаток для аналізу та класифікації музичних жанрів на основі аудіозаписів з використанням алгоритмів машинного навчанняuk
dc.title.alternativeAn application for the analysis and classification of music genres from audio recordings using machine learning algorithmsen
dc.date.issued2024
dc.publisherОдеський національний технологічний університетuk
dc.identifier.citationІванченко А. В., Чехместрук Р. Ю. Додаток для аналізу та класифікації музичних жанрів на основі аудіозаписів з використанням алгоритмів машинного навчання // Матеріали XXIV Всеукраїнської науково-технічної конференції молодих вчених, аспірантів та студентів «Стан, досягнення та перспективи інформаційних систем і технологій», Одеса, 18-19 квітня 2024 р. Одеса, 2024. С. 347-348.uk
dc.relation.ispartofМатеріали XXIV Всеукраїнської науково-технічної конференції молодих вчених, аспірантів та студентів «Стан, досягнення та перспективи інформаційних систем і технологій», Одеса, 18-19 квітня 2024 р. : 347-348.uk
dc.identifier.udc004.91
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/42391
dc.description.abstractРобота присвячена розробці програмного забезпечення, що надає змогу користувачам аналізувати та класифікувати аудіозаписи у музичні жанри. У даній роботі розглянуто процес створення додатку. Описано механізми та методи, що використовуються для обробки аудіозаписів та виділення характерних ознак, необхідних для класифікації. Визначено переваги використання машинного навчання у таких завданнях. Обговорено етапи розробки додатку. Наголошено на важливості якісної підготовки даних для досягнення кращих результатів в роботі алгоритмів машинного навчання. Застосування цього додатку сприятиме підвищенню продуктивності у сфері обробки музичних даних та забезпечить точнішу класифікацію аудіозаписів.uk
dc.subjectмузичні жанриuk
dc.subjectкласифікація аудіозаписівuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectобробка аудіозаписівuk
dc.subjectвиділення ознакuk
dc.subjectпрограмне забезпеченняuk
dc.subjectmusic genresen
dc.subjectaudio classificationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectaudio processingen
dc.subjectfeature extractionen
dc.subjectsoftwareen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.date.accessioned2024-05-10T23:49:35Z
dc.date.available2024-05-10T23:49:35Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Збірник XXIV конференції 2024-pages (4).pdf
Розмір:
6,7 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
10,07 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: