| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Automation and Computer Engineering |
| Title in original language |
Emociju noteikšana mūzikā, pielietojot neironu tīklus |
| Title in English |
Emotion Recognition in Music by Using Neural Networks |
| Department |
Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Scientific advisor |
Sintija Petroviča |
| Reviewer |
Katrina Boločko |
| Abstract |
Darba mērķis ir izstrādāt un apmācīt neironu tīklu modeļus emociju klasificēšanai mūzikā. Tiek pētītas audio signāla apstrādes metodes spektrālo reprezentāciju – spektrogrammas un hromagrammas – iegūšanā un neironu tīklu darbības principi.
Audio faili un emociju dati ir iegūti no “DEAM” mūzikas emociju datu bāzes, kurus izmantojot, tiek ģenerēti dati apmācībai. Emociju reprezentācijai tiek izmantots 2-dimensiju valences-uzbudinājuma emociju modelis. Darba gaitā tiek apmācītas un salīdzinātas vairāk kā 80 konvolūciju un mākslīgo neironu tīklu variācijas.
Neironu tīklu realizācijai tiek izmantota programmēšanas valoda Python un tās bibliotēkas Tensorflow un Librosa neironu tīkliem un audio signāla apstrādei.
Bakalaura darbs sastāv no Ievada, 5 nodaļām, Secinājumiem un Izmantotās literatūras. Kopā darbā ir 52 lpp., 22 attēli, 1 tabula, 18 izmantotās literatūras avoti un 4 pielikumi. |
| Keywords |
FURJĒ TRANSFORMĀCIJA, HROMAGRAMMA, NEIRONU TĪKLI, EMOCIJAS MŪZIKĀ |
| Keywords in English |
FURIER TRANSFORM, CHROMAGRAM, NEURAL NETWORKS, EMOTIONS IN MUSIC |
| Language |
lv |
| Year |
2019 |
| Date and time of uploading |
31.05.2019 20:42:37 |
