| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Toņa augstuma noteikšana ģitāras izpildījumos: signālapstrādes algoritmu salīdzinošs novērtējums |
| Title in English |
Pitch Detection in Guitar Performances: a Comparative Evaluation of Signal Processing Algorithms |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Kārlis Berkolds |
| Reviewer |
Mārtiņš Ekmanis |
| Abstract |
Šajā darbā galvenā uzmanība pievērsta elektriskās ģitāras mūzikas skaņas augstuma noteikšanas sarežģītajam raksturam, jo īpaši tāpēc, ka tādas metodes kā vibrato un līkumi rada nepārtrauktas, neparedzamas augstuma izmaiņas. Lai gan šīs kustības palīdz mūziķiem izteikties muzikāli, tās ir nopietns izaicinājums tradicionālajā skaņas augstuma analīzē izmantotajiem algoritmiem.
Pētījumā novērtēti trīs plaši izmantoti algoritmi: autokorelācija, ātrā Furjē transformācija (FFT) un varbūtības YIN (pYIN), lai noteiktu, kā katrs darbojas reālos spēles apstākļos. Lai nodrošinātu godīgumu, katrs algoritms tika piemērots vienai un tai pašai publiski pieejamai monofoniskās elektriskās ģitāras ierakstu datu kopai.
Rezultāti liecina, ka, lai gan pYIN ir visefektīvākais vidēji nestabilās sadaļās, piemēram, vibrato, FFT un autokorrelācija nodrošina uzticamāku izsekošanu stabilos reģionos. Tomēr neviena no metodēm pilnībā neatrisina izsekošanas problēmas, ko izraisa dinamiskie augstuma žesti, atklājot pašreizējo algoritmisko pieņēmumu ierobežojumus.
Promocijas darbs palīdz labāk izprast algoritmu veiktspēju izteiksmīgas mūzikas ievades apstākļos un sniedz ieskatu, kas ir būtisks nākotnes skaņas augstuma noteikšanas rīku uzlabošanai, ko izmanto audio analīzē un mūzikas tehnoloģijās. |
| Keywords |
toņa noteikšana, izteiksmīga ģitāras veiktspēja, audio analīze, signālu apstrāde, laika un frekvences algoritmi |
| Keywords in English |
Pitch Detection, Expressive Guitar Performance, Audio Analysis, Signal Processing, Time – Frequency Algorithms |
| Language |
eng |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
27.05.2025 19:25:26 |
