Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Automātika un datortehnika
Nosaukums Emociju noteikšana mūzikā, pielietojot neironu tīklus
Nosaukums angļu valodā Emotion Recognition in Music by Using Neural Networks
Autors Arnis Gustins
Struktūrvienība 12200 Datorvadības,automātikas un datortehnikas institūts
Darba vadītājs Sintija Petroviča
Recenzents Katrina Boločko
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi FURJĒ TRANSFORMĀCIJA, HROMAGRAMMA, NEIRONU TĪKLI, EMOCIJAS MŪZIKĀ
Atslēgas vārdi angļu valodā FURIER TRANSFORM, CHROMAGRAM, NEURAL NETWORKS, EMOTIONS IN MUSIC
Valoda lv
Gads 2019
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2019 20:42:37