| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Klasifikacija glasbenega žanra glede na spektrogram zvočnega posnetka : diplomsko delo
Avtorji:ID Lahovnik, Tadej (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UN_Lahovnik_Tadej_2022.pdf (1,50 MB)
MD5: FE99FAE33E251784390637369AD765EC
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo se poglobili v izdelavo različnih tipov spektrogramov in klasifikacijo slik z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Zanimalo nas je, ali je možno zanesljivo napovedati žanr zvočnega posnetka glede na spektrogram, ki mu pripada. Tekom razvoja smo ustvarili tri različne tipe spektrogramov. Za vsak tip smo ustvarili ločen klasifikacijski model, nato pa smo iz vseh treh modelov sestavili klasifikacijski ansambel. Tako smo dobili najbolj zanesljive rezultate. Klasifikacijo smo nato ovrednotili s številnimi metrikami, kjer nas je najbolj zanimala sama točnost klasifikacije. Iz matrike zmede smo izčrpali najpogostejše napake pri klasifikaciji.
Ključne besede:klasifikacija, spektrogram, strojno učenje, nevronske mreže, glasbeni žanr
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[T. Lahovnik]
Leto izida:2022
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 36 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-82370 Novo okno
UDK:004.85:004.932(043.2)
COBISS.SI-ID:130638083 Novo okno
Datum objave v DKUM:20.10.2022
Število ogledov:537
Število prenosov:58
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:17.08.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Music genre classification based on the spectrogram of the sound recording
Opis:In our thesis, we delved into the generation of diverse types of spectrograms and image classification using convolutional neural networks. We were interested in whether it is possible to reliably predict the genre of an audio recording based on its spectrogram. During our development, we created three distinct types of spectrograms. We created a separate classifier model for each type and then built a classifier ensemble from all three models. In this way, we obtained the most reliable results. We then evaluated the classification with several metrics, where we were most interested in the accuracy of the classification. We extracted the most common classification errors from the confusion matrix.
Ključne besede:classification, spectrogram, machine learning, neural networks, music genre


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici