Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Computer Systems
Title in original language Dziļās apmācības pielietošana vokālu atdalīšanai no mūzikas
Title in English Separating Vocals from Instruments Using Deep Learning
Author Ingmārs Daniels Meļķis
Department 12300 Institute of Applied Computer Systems
Scientific advisor Jurijs Čižovs
Reviewer LDI zin.asistente D.Znotiņa
Abstract Šī bakalaura darba mērķis ir izpētīt metodes ar kurām tiek veikta dziesmas un vokālu atdalīšana un kā to var veikt izmantojot mūsdienu mākslīgos tīklus, kā arī izstrādāt sistēmu kas var atdalīt mūziku un vokālus dažādās dziesmās pielietojot dziļo apmācību. Darba teorētiskajā daļā tika aprakstītas dažādas matemātiskas metodes kādas zinātnieki ir pētījuši lai veiktu vokālu vai līdzīgu dziesmas sastāvdaļu (instrumentu) atdalīšanu. Tā pat tika arī aprakstīti dziļie neironu tīkli un kā tos var, un jau dažās situācijās mēģināja, izmantot vokālu atdalīšanai no mūzikas. Praktiskajā daļā ir aprakstīta konvolūciju neironu tīkla izveide, kurš pēc tam tika lietots vokālu atdalīšanai no dziesmām. Iegūtie rezultāti tika analizēti lai saprastu kādi ir izveidotā algoritma spēki un kādas ir tā problēmas. Darba pamattekstā ir 58 lappuses, 24 attēli, 2 tabulas, 61 nosaukumu informācijas avoti un 7 pielikumi.
Keywords MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, DZIĻĀ APMĀCĪBA, MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI, SKAŅAS AVOTU ATDALĪŠANA
Keywords in English ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, AUDIO SOURCE SEPARATION
Language lv
Year 2019
Date and time of uploading 27.05.2019 11:20:11