Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer
##common.pageHeaderLogo.altText##

Information technologies and systems

September 20, 2024; Paris, France: VII International Scientific and Practical Conference «DÉBATS SCIENTIFIQUES ET ORIENTATIONS PROSPECTIVES DU DÉVELOPPEMENT SCIENTIFIQUE»


КЛАСИФІКАЦІЯ МУЗИЧНИХ КОМПОЗИЦІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕРЕЖ CNN


DOI
https://doi.org/10.36074/logos-20.09.2024.028
Published
03.10.2024

Abstract

У сучасному світі обробка та аналіз музики стали важливими аспектами різних стрибків в технологіях. Одним із найперспективніших напрямків є використання штучних нейронних мереж (ШНМ) для розпізнавання та класифікації музичних треків. ШНМ здатні автоматично виділяти ознаки з музичних даних, що дозволяє отримати вищі результати в порівнянні з традиційними методами.

References

  1. M.Singh, S. K. Jha, B. Singh and B. Rajput (2021) Deep Learning Neural Networks for Music Information Retrieval, International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy (ICCIKE), Dubai, United Arab Emirates, 2021, pp. 500-503, doi: 10.1109/ICCIKE51210.2021.9410732.
  2. Velankar, M., Kulkarni, P. (2023). Music Recommendation Systems: Overview and Challenges. In: Biswas, A., Wennekes, E., Wieczorkowska, A., Laskar, R.H. (eds) Advances in Speech and Music Technology. Signals and Communication Technology. Springer, Cham., 51-69, https://doi.org/10.1007/978-3-031-18444-4_3.
  3. Kakarla, C., Eshwarappa, V., Babu Saheer, L., Maktabdar Oghaz, M. (2022). Recurrent Neural Networks for Music Genre Classification. Artificial Intelligence XXXIX: 42nd SGAI International Conference on Artificial Intelligence, AI 2022, Cambridge, UK, December 13–15, 2022, Proceedings, (13652), 267-279. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21441-7_19.
  4. Jason Brownlee (2020) Autoencoder Feature Extraction for Classification. Вилучено з: https://machinelearningmastery.com/autoencoder-for-classification/.
  5. Dhall, A., Srinivasa Murthy, Y.V., Koolagudi, S.G. (2021). Music Genre Classification with Convolutional Neural Networks and Comparison with F, Q, and Mel Spectrogram-Based Images. In: Biswas, A., Wennekes, E., Hong, TP., Wieczorkowska, A. (eds) Advances in Speech and Music Technology. Advances in Intelligent Systems and Computing, (1320), 235-248, Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-33-6881-1_20.
  6. Bawitlung, A., Dash, S.K. (2024). Genre Classification in Music using Convolutional Neural Networks. In: Badioze Zaman, H., et al. Advances in Visual Informatics. IVIC 2023. Lecture Notes in Computer Science, (14322), 397-409. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-7339-2_33.
  7. Офіційна документація MATLAB: MATLAB Documentation: Neural Network Toolbox (тепер відомий як Deep Learning Toolbox). Онлайн-ресурс: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/.
  8. "Deep Learning with MATLAB" від MathWorks, Онлайн-ресурс: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/deep-learning-in-matlab.html.
  9. MathWorks Онлайн-ресурс: Academia https://www.mathworks.com/academia.html.
  10. MATLAB Central Онлайн-ресурс: https://www.mathworks.com/matlabcentral/.
  11. Курс "Deep Learning Specialization" від Andrew Ng на Coursera https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?msockid=1f2ff9c19ef76e0c1438ed6a9fd66f17.
  12. H.Purwins, B. Li, T. Virtanen, J. Schlüter, S. -Y. Chang and T. Sainath (2019) Deep Learning for Audio Signal Processing, IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. (13), no. 2, pp. 206-219, doi: 10.1109/JSTSP.2019.2908700.