Система определения музыкальных предпочтений

Большинство рекомендательных систем дают рекомендации на основе оценок пользователей или атрибутов предметов, а не на их содержимом. Целью данной работы является исследование возможности поиска похожих песен, учитывая их амплитудно-частотный спектр. Для нахождения амплитудно-частотного спектра сигнала к музыкальной композиции применяется быстрое преобразование Фурье. По полученным амплитудам выбираются параметры, по которым можно отличать музыкальные композиции друг от друга. Каждая музыкальная композиция представляется вектором из параметров, таких как математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение, медиана, коэффициенты эксцесса и асимметрии. Эти векторы параметров используются в работе алгоритмов классификации. В качестве алгоритмов классификации использовались метод опорных векторов, метод k ближайших соседей и решающее дерево. Исследование проводилось на трёх выборках песен разных людей. Полученные результаты были оценены и проанализированы. На основе проведённых опытов можно заключить, что выбранный подход имеет право на жизни, однако, чтобы сделать заключительный вывод, необходимо провести эксперименты на большем числе музыкальных композиций.

Общественные науки в целом
Дипломы

Вуз: Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ)

ID: 587d363d5f1be77c40d58a4e
UUID: bc58231d-da74-4816-b38d-a7b3c08e59be
Язык: Русский
Опубликовано: больше 4 лет назад
Просмотры: 23

Ромашов Дмитрий Сергеевич

Источник: Санкт-Петербургский государственный университет


0

Комментировать 0

Рецензировать 0

Скачать - 1043204 bytes


Поделиться работой
Current View

Рецензии:

  Авторизуйтесь, чтобы добавить рецензию

- у работы пока нет рецензий -

Для лиц старше 18 лет