Repository logo
Log In(current)
  1. Home
  2. Матеріали конференцій
  3. Наукова весна
  4. «Наукова весна» 2025 : матеріали XV Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 26-28 березня 2025 року
  5. Секція «Інформаційні технології та телекомунікації»
  6. Цифрові ознаки музичних композицій для навчання нейронних мереж
Details

Цифрові ознаки музичних композицій для навчання нейронних мереж

Date Issued
2025
Author(s)
Сулейманов Є.С.
Editor(s)
Байбуз О.Г.
Abstract
Штучні нейронні мережі демонструють високу ефективність у задачах обробки
музичного контенту. Залежно від типу архітектури та поставлених цілей, для навчання
нейронні мережі можуть потребувати різноманітних представлень вхідних даних.
Розглянемо наступні категорії музичних ознак.
1. Часові ознаки
Waveform – звукова хвиля – числове представлення звукового сигналу, що
показує його амплітуду в залежності від часу. Характеризується бітовою розрядністю
амплітуди та частотою дискретизації, що відображає кількість вимірювань за одиницю
часу.
Zero-Crossing Rate (ZCR) – частота перетину нуля – вимірює кількість разів, коли
сигнал перетинає рівень нульової амплітуди за одиницю часу. Цей параметр дає змогу
оцінити змінність або динамічність сигналу, оскільки високий ZCR зазвичай вказує на
шум або сигнали зі швидкими змінами, в той час як низький ZCR властивий гармонічним
або повільним сигналам, як музика або мова.
Subjects

штучні нейронні мереж...

звукова хвиля

середньоквадратична ...

File(s)
Loading...
Thumbnail Image
Name

Scientific_Spring_2025-208-209.pdf

Size

316.74 KB

Format

Adobe PDF

Checksum

(MD5):28b4a0a13223784128c12e3963be2364

.

Built with DSpace-CRIS software - Extension maintained and optimized by 4Science

  • Accessibility settings
  • End User Agreement
  • Send Feedback
Repository logo COAR Notify