title: Automatic chord recognition in digital audio
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ярыгина Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шевченко Настасья Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shevchenko Nastasia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.С.Ярыгина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.S.Yarygina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013403
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4481
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящей работе описывается реализация методов машинного обучения для решения задачи распознавания аккордов в цифровом звуке. Были применены следующие алгоритмы машинного обучения: метод ближайших соседей, метод опорных векторов и наивный байесовский классификатор. Для выбранной аннотированной музыкальной коллекции получены статистические оценки точности, погрешности и распределение результатов по степени точности. Проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов. В качестве оценок точности были выбраны и реализованы метод кросс-валидации и алгоритм вычисления segment-based Chord Symbol Recall(CSR).
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper describes an implementation of machine learning methods for the automatic chord recognition in digital audio. The following machine learning algorithms: the Nearest Neighbors Algorithm, Support Vector Machine and Naive Bayesian Classifier were used. Statistics, errors and distribution of the results according of the accuracy for selected annotated music collection were obtained. A comparative analysis of the results of the algorithms is presented. Cross-validation method and algorithm for calculating segment-based Chord Symbol Recall (CSR) was selected and implemented as the accuracy of the estimates.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание аккордов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: chord recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic chord recognition in digital audio
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание последовательности аккордов в цифровом звуке
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_-_diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4481/1/Diplom_-_diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 914,67 kB
resources.filename: reviewSV_Scan_Shevchenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4481/2/reviewSV_Scan_Shevchenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 838,64 kB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4481/3/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,19 kB
resources.filename: reviewSV_nshevchenko-dluciv-bach-review-2016.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4481/8/reviewSV_nshevchenko-dluciv-bach-review-2016.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 853,02 kB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4481/9/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,19 kB