• English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Help
  • русский 
    • English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Войти
Просмотр элемента 
  •   Главная
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • Просмотр элемента
  •   Главная
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • Просмотр элемента
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Efektīvs mūzikas atpazīšanas algoritms

Thumbnail
Открыть
302-43819-Razna_Edgars_er06031.pdf (2.806Mb)
Автор
Rāzna, Edgars
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Sudars, Kaspars
Дата
2014
Metadata
Показать полную информацию
Аннотации
Darbā tiek pētītas metodes, kā efektīvi veikt automatizētu mūzikas atpazīšanu pēc īsa audio ieraksta, kas var saturēt, piemēram, trokšņainā vidē ar mobilo tālruni pārrakstītu dziesmas fragmentu vai pat tikai „šķībi” iedungotu melodiju. Balsoties uz pētītajām metodēm, darba gaitā praktiski tika implementēts mūzikas atpazīšanas algoritms, kā arī veikta testēšana un rezultātu analīze. Iegūtie rezultāti liecina, ka ir iespējams efektīvs risinājums, balstoties uz audio signāla analīzi frekvenču apgabalā, izmantojot īso diskrēto Furjē transformāciju, kas ļauj identificēt muzikāli nozīmīgos skaņdarbu atribūtus, kuri tiek izmantoti sakritību meklēšanai. Izstrādātais algoritms, balstoties uz šādu pieeju, uzticami atpazīst skaņdarbus vairumā no iespējamām problēmsituācijām, taču ir ievērojami zemāka uzticamība sarežģītākajos gadījumos.
 
This paper contains study how to efficiently perform automated music recognition based on short audio records which could contain, for example, noisy fragment of song recorded with mobile phone or even out of tune melody humming. Based on these methods music recognition algorithm was implemented. Testing of algorithm and analysis of results were also carried out. As study shows, an efficient solution ir possible based on analysis of audio in frequency domain using short-time discrete Fourier transform that allows to identify musically relevant song attributes which are compared when searching for matches. The implemented algorithm, based on such method, identifies compositions reliably in most cases, however there is considerably lower reliability in more complicated cases.
 
URI
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/27010
Collections
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses [6025]

University of Latvia
Контакты | Отправить отзыв
Theme by 
@mire NV
 

 

Просмотр

Весь DSpaceСообщества и коллекцииДата публикацииАвторыНазванияТематикаЭта коллекцияДата публикацииАвторыНазванияТематика

Моя учетная запись

Войти

Статистика

Просмотр статистики использования

University of Latvia
Контакты | Отправить отзыв
Theme by 
@mire NV