20.500.12556/DKUM-82370 Klasifikacija glasbenega žanra glede na spektrogram zvočnega posnetka diplomsko delo Music genre classification based on the spectrogram of the sound recording V diplomskem delu smo se poglobili v izdelavo različnih tipov spektrogramov in klasifikacijo slik z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Zanimalo nas je, ali je možno zanesljivo napovedati žanr zvočnega posnetka glede na spektrogram, ki mu pripada. Tekom razvoja smo ustvarili tri različne tipe spektrogramov. Za vsak tip smo ustvarili ločen klasifikacijski model, nato pa smo iz vseh treh modelov sestavili klasifikacijski ansambel. Tako smo dobili najbolj zanesljive rezultate. Klasifikacijo smo nato ovrednotili s številnimi metrikami, kjer nas je najbolj zanimala sama točnost klasifikacije. Iz matrike zmede smo izčrpali najpogostejše napake pri klasifikaciji. In our thesis, we delved into the generation of diverse types of spectrograms and image classification using convolutional neural networks. We were interested in whether it is possible to reliably predict the genre of an audio recording based on its spectrogram. During our development, we created three distinct types of spectrograms. We created a separate classifier model for each type and then built a classifier ensemble from all three models. In this way, we obtained the most reliable results. We then evaluated the classification with several metrics, where we were most interested in the accuracy of the classification. We extracted the most common classification errors from the confusion matrix. klasifikacija spektrogram strojno učenje nevronske mreže glasbeni žanr classification spectrogram machine learning neural networks music genre true true false [T. Lahovnik] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2022-08-17 13:55:00 2022-10-20 14:44:33 2022-11-24 03:07:08 0000-00-00 00:00:00 2022 0 Maribor 0 Maribor 1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 36 f.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85:004.932(043.2) 130638083 UN_Lahovnik_Tadej_2022.pdf UN_Lahovnik_Tadej_2022.pdf 1 FE99FAE33E251784390637369AD765EC a1b82a011f0293de3308d551f82d26b928ecd8c75d9873d9274a3137d598e0ca 24bba4c4-2cf3-11ed-8944-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=161735 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0