Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Feature Evaluation for Scalable Cover Song Identification Using Machine Learning
Ohodnocení příznaků pro rozpoznávání cover verzí písní pomocí technik strojového učení
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Maršík, Ladislav
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 10. 06. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Rozpoznávání cover verzí písní je oblast problematiky získávání informací z hudby, která se zabývá úkolem rozpoznat, zda dvě odlišné audio nahrávky obsahují různé verze téže písně. Jelikož cover verze se mohou lišit v ...
Cover song identification is a field of music information retrieval where the task is to determine whether two different audio tracks represent different versions of the same underlying song. Since covers might differ in ...
Cover song identification is a field of music information retrieval where the task is to determine whether two different audio tracks represent different versions of the same underlying song. Since covers might differ in ...
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Semisupervizované hluboké učení v označování sekvencí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Šabata, Tomáš
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 16. 09. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Statistical machine learning with applications in music
Statistické strojové učení s aplikacemi v hudbě
Diplomová práce (NEOBHÁJENO)
Vedoucí práce: Večeř, Jan
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 12. 06. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Cílem této práce je shrnout současný stav strojového učení pro skládání hudby a natrénovat model na písních od Beatles s využitím výzkumného pro- jektu Magenta od Google Brain týmu k tvorbě vlastní hudby. Abychom mohli ...
The aim of this thesis is to review the current state of machine learning in music composition and to train a computer on Beatles' songs using research project Magenta from the Google Brain Team to produce its own music. ...
The aim of this thesis is to review the current state of machine learning in music composition and to train a computer on Beatles' songs using research project Magenta from the Google Brain Team to produce its own music. ...