title: Generation of music accompaniment for videos based on the Transformer architecture
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Свидченко Олег Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Svidcenko Oleg Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Андреев Аркадий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Andreev Arkadij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:14Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 088175
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46456
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается задача генерации музыкального сопровождения для видео с использованием архитектуры Transformer. Предложены три разные модели, учитывающие главные моменты видео, извлекаемые с помощью алгоритмов анализа сцен и музыкальных данных. Для оценки соответствия музыки видео разработана метрика Concordance score. Эффективность предложенных моделей подтверждена экспериментально, результаты показывают их превосходство над существующими открытыми моделями, такими как Video2Music.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis addresses the task of generating musical accompaniment for videos using the Transformer architecture. Three different models are proposed, considering key moments in the video, extracted using scene analysis and musical data algorithms. A Concordance score metric was developed to evaluate the correspondence between the music and the video. The effectiveness of the proposed models is experimentally confirmed: results show their superiority over existing open-source models like Video2Music. Experimentally confirmed, the developed models outperform Video2Music in both subjective and objective quality assessment metrics.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: музыка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генерация музыки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генерация музыки под видео
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: главные события видео
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Трансформер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Music Transformer
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Video2Music
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MIDI
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: music
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: music generation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: music generation under video
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: video highlights
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Transformer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Music Transformer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Video2Music
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: MIDI
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Generation of music accompaniment for videos based on the Transformer architecture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Генерация музыкального сопровождения для видео на основе архитектуры Transformer
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma__6_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46456/2/Diploma__6_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,33 MB
resources.filename: reviewSV_A.S._Andreev.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46456/3/reviewSV_A.S._Andreev.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 7,24 kB