| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Анисимова, С. В. | - |
| dc.contributor.author | Головатый, А. И. | - |
| dc.contributor.author | Адуцкевич, И. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2020-12-21T09:30:27Z | - |
| dc.date.available | 2020-12-21T09:30:27Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Анисимова, С. В. Алгоритм распознавания музыкальных композиций по вокальному исполнению / Анисимова С. В., Головатый А. И., Адуцкевич И. А. // Информационные радиосистемы и радиотехнологии 2020 : материалы Республиканской научно-практической конференции, Минск, 28-29 октября 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : БГУИР, 2020. – С. 185-186. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41920 | - |
| dc.description.abstract | В работе проанализированы существующие алгоритмы распознавания песен для оригинального и акапельного исполнения. На основе проведенного анализа разработан алгоритм, состоящий из двух этапов: хеширования и поиска. Подобраны параметры хеширования и показана экспоненциальная зависимость объёма занимаемой памяти от данных параметров. Проведено экспериментальное исследование алгоритма и определена степень достоверности результатов его работы. Предложены возможные пути для повышения достоверности полученных результатов. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | алгоритмы распознавания песен | ru_RU |
| dc.subject | хеширование | ru_RU |
| dc.title | Алгоритм распознавания музыкальных композиций по вокальному исполнению | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The paper discusses existing algorithms for music recognition based on either original or acapella performance. Based on the conducted analysis, an algorithm is developed, comprising hashing and querying steps. The paper proposes hashing feature selection and establishes an exponential dependency between the features and the amount of consumed memory. The algorithm is studied experimentally, and its resulting accuracy is determined. The possible ways of increasing resulting accuracy further are proposed. | - |
| Appears in Collections: | Информационные радиосистемы и радиотехнологии 2020 : Республиканская научно-практическая конференция
|
