Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorsistēmas
Nosaukums Toņa augstuma noteikšana ģitāras izpildījumos: signālapstrādes algoritmu salīdzinošs novērtējums
Nosaukums angļu valodā Pitch Detection in Guitar Performances: a Comparative Evaluation of Signal Processing Algorithms
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Kārlis Berkolds
Recenzents Mārtiņš Ekmanis
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi toņa noteikšana, izteiksmīga ģitāras veiktspēja, audio analīze, signālu apstrāde, laika un frekvences algoritmi
Atslēgas vārdi angļu valodā Pitch Detection, Expressive Guitar Performance, Audio Analysis, Signal Processing, Time – Frequency Algorithms
Valoda eng
Gads 2025
Darba augšupielādes datums un laiks 27.05.2025 19:25:26