Аналіз основних підходів виявлення схожості музичних мелодій у контексті пошуку можливого плагіату
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Analysis of main approaches to detecting similarity of musical melodies in the context of searching for possible plagiarism
Анотація
The paper presents an analysis of the main approaches to detecting similarity between musical melodies in the context of searching for possible plagiarism. This analysis serves as a foundation for the further development of an improved approach to identifying melodic similarity.
У роботі представлено аналіз основних підходів виявлення схожості музичних мелодій у контексті пошуку можливого плагіату. Даний аналіз є фундаментом для подальшої розробки вдосконаленного підходу виявлення схожості музичних мелодій.
У роботі представлено аналіз основних підходів виявлення схожості музичних мелодій у контексті пошуку можливого плагіату. Даний аналіз є фундаментом для подальшої розробки вдосконаленного підходу виявлення схожості музичних мелодій.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Шевченко І. Ю., Арсенюк І. Р. Аналіз основних підходів виявлення схожості музичних мелодій у контексті пошуку можливого плагіату // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26543.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Bringmann K., Fischer N., van der Hoog I., Kipouridis E., Kociumaka T., Rotenberg E. Dynamic Dynamic Time Warping [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2310.18128
- Chen T., Kornblith S., Norouzi M., Hinton G. A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2002.05709
- Choi K., Fazekas G., Sandler M. Convolutional Recurrent Neural Networks for Music Classification [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/1609.04243
- X. Van Houdt G., Van de Wiele T., De Bruyn S. A Review on the Long Short-Term Memory Model [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-020-09838-1
- Velardo V., Vallati M., Jan S. Symbolic Melodic Similarity: State of the Art and Future Challenges [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://direct.mit.edu/comj/article/40/2/70/1856306
- X. He T., Liu W., Gong C., Yan J., Zhang N. Music Plagiarism Detection via Bipartite Graph Matching [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/2107.09889
- Schroff F., Kalenichenko D., Philbin J. FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://arxiv.org/pdf/1503.03832
- X. Van der Maaten L., Hinton G. Visualizing Data using t-SNE [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf