title: Designing an Application for Automatic Recognition of Chords Based on Musical Audio Signals
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Затворницкий Александр Петрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zatvornickij Aleksandr Petrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Устинова Василиса Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ustinova Vasilisa Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Черных Герман Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Cernyh German Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064900
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39956
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе мы представляем исследование, оценивающее эффективность канонических подходов к решению поставленной задачи, а затем создаем программу по определению аккордов в музыкальной прогрессии. В сравнительном исследовании будут оцениваться модели, гармонизирующие мелодии с участием нескольких музыкальных инструментов, звучащих одновременно. Мы же на данном этапе своей научной деятельности создадим модель, которая будет способна распознавать гитарную музыку, виолончель и пианино. Гармонизация сложных оркестровых композиций будет рассмотрена нами, как поле для дальнейшего исследования.  Сравнительное исследование включает в себя модель, основанную на согласовании шаблонов, скрытую модель Маркова, генетический алгоритм и два метода глубокого обучения. Сами мы создадим модель глубокого обучения с полносвязной архитектурой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we present a study evaluating the effectiveness of canonical approaches to the task at hand, and then create a program for identifying chords in a musical progression. The comparative study will evaluate models harmonizing melodies involving several musical instruments sounding simultaneously. We will, at this stage of our research activities, create a model that is capable of recognizing guitar music, cello and piano. Harmonization of complex orchestral compositions will be considered by us as a field for further research.  The comparative study includes a model based on pattern matching, a hidden Markov model, a genetic algorithm, and two deep learning methods. We ourselves will create a deep learning model with a full-link architecture.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Автоматическая гармонизация мелодий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полносвязные нейросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Automatic melody harmonization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fully connected neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Designing an Application for Automatic Recognition of Chords Based on Musical Audio Signals
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка приложения для автоматического распознавания аккордов по музыкальным аудиосигналам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39956/2/Diplom.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,97 MB
resources.filename: reviewSV_st064900_Ustinova_Vasilisa_Alekseevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39956/3/reviewSV_st064900_Ustinova_Vasilisa_Alekseevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,98 kB