Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34697
Title: Средство музыкальной транскрипции при помощи методов машинного обучения
Authors: Андрадэ, А. И.
Насуро, Е. В.
Keywords: материалы конференций;музыкальная транскрипция;нейронные сети
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Андрадэ, А. И. Средство музыкальной транскрипции при помощи методов машинного обучения / А. И. Андрадэ, Е. В. Насуро // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Минск, 13–14 марта 2019 г. В 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2019. – С. 376 – 380.
Abstract: Музыкальная транскрипция – это процесс анализа акустического музыкального сигнала и запись музыкальных параметров звуков, возникающих в нем. Символьное представление звукового ряда необходимо во многих сферах человеческой деятельности - поиск информации на основе мелодии фрагмента, музыкальный анализ импровизируемой этнической музыки, интерактивная генерация аккомпанемента поющему или играющему солисту, контроль за соблюдением авторских прав. Такие задачи требуют разработки средств интеллектуальной транскрипции музыки, которые позволят получать точные, оперативные данные в автоматическом режиме. В работе проведена оценка существующих методов музыкальной транскрипции, приводится архитектура нейронной сети, предназначенной для автоматической транскрипции, характеристики обучающих данных и результатов транскрибирования. Особый интерес вызывает полифоническая музыка, распознавание которой сопровождается дополнительными сложностями.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34697
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2019)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Andrade_Sredstvo.PDF749.76 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.