| Naslov: | Razvrščanje glasbe po žanrih s pomočjo strojnega učenja |
|---|
| Avtorji: | ID Zemljina, Tim (Avtor)
ID Žlahtič, Bojan (Mentor) Več o mentorju...  |
|---|
| Datoteke: |  VS_Zemljina_Tim_2026.pdf (2,30 MB)
MD5: A170BECC96C4C450EC468793A62A1DF4
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Diplomsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.11 - Diplomsko delo |
|---|
| Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
|---|
| Opis: | V diplomskem delu smo se ukvarjali z izgradnjo konvolucijske nevronske mreže, specializirane za zaznavanje zvrsti glasbenega vira, podanega v obliki zvočne datoteke. Takšne mreže se že uporabljajo, večinoma v sklopu platform za pretočno predvajanje glasbe kot pripomoček za algoritme predlaganja vsebin. V sklopu tega dela smo primerjali različne oblike predstav zvočnega signala, kot so valovna oblika zvoka in različni spektrogrami, ter raziskovali, kako značilnice, ki jih je mogoče izvleči iz teh predstavitvenih oblik, vplivajo na učinkovitost delovanja mreže. Prav tako smo osnovno obliko mreže nadgradili z uporabo sodobnih metod strojnega učenja in tako poskušali izboljšati uspešnost njenega zaznavanja. |
|---|
| Ključne besede: | Strojno učenje, glasba, razvrščanje podatkov, nevronske mreže, Python |
|---|
| Kraj izida: | Maribor |
|---|
| Leto izida: | 2026 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-99091 |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 24.09.2026 |
|---|
| Število ogledov: | 103 |
|---|
| Število prenosov: | 1 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
