Transkripcija klavirske glasbe z globokim učenjemJug, Jan (Avtor) Marolt, Matija (Mentor) avtomatična transkripcija glasbegloboke nevronske mrežeklavirska glasbagloboko učenjevečnivojski perceptronkonvolucijska nevronska mrežagloboka verjetnostna mrežahitra Fourierova transformacijatransformacija s konstantnim QTranskripcija glasbe je zahteven postopek simboličnega zapisa glasbenega posnetka. Cilj tega diplomskega dela je bila preučitev transkripcije klavirske glasbe z metodami globokega učenja, za kar so bili implementirani in preizkušeni trije modeli globokih nevronskih mrež: večnivojski perceptron, konvolucijska nevronska mreža in globoka verjetnostna mreža. Z modelom globoke verjetnostne mreže je bilo preizkušeno nenadzorovano predučenje, katerega namen je izluščenje glasbenih značilnosti iz zvočnega signala. Učenje modelov in preverjanje končne uspešnosti transkripcije je bilo izvedeno na zbirki za transkripcijo klavirske glasbe MAPS. Izvedena je bila tudi primerjava predpriprave podatkov s transformacijama hitre Fourierove transformacije in transformacije s konstantnim Q. Končni rezultati so pokazali, da je globoko učenje s pravim učnim načrtom lahko močno orodje za transkripcijo glasbe.[J. Jug]20152015-09-08 12:55:02Diplomsko delo/naloga72190sl