Transkripcija klavirske glasbe s konvolucijskimi nevronskimi mrežamiPešič, Miha (Avtor) Marolt, Matija (Mentor) klavirska glasbatranskripcijanevronska mrežaV magistrskem delu obravnavamo problem avtomatske transkripcije klavirske glasbe. Z metodami strojnega učenja želimo iz zvočnega posnetka avtomatsko zaznati zaigrane klavirske note. Po zgledu najnovejših raziskav na področju smo implementirali rešitev s konvolucijskimi nevronskimi mrežami. Poleg učenja na označenih zbirkah posnetkov smo razvili generator učnih podatkov, ki med učenjem nevronske mreže v realnem času pripravlja spektrograme in matrike referenčnih anotacij iz datotek MIDI. Zbrali smo večje število MIDI datotek različnih glasbenih zvrsti za učenje. Pripravili smo testno množico, ki poleg 10 posnetkov klasične glasbe vsebuje 60 posnetkov šestih dodatnih zvrsti glasbe. Primerjali smo rezultate modelov, učenih na različne načine. Pri evalvaciji po okvirjih z generatorjem dosežemo nekoliko nižjo mero F kot z učenjem s pravimi posnetki glasbe. Pri evalvaciji po notah brez zaključkov je učenje z generatorjem boljše, pri evalvaciji po notah z zaključki pa precej slabše od učenja s pravimi posnetki.20202020-02-25 14:55:04Magistrsko delo/naloga114386VisID: 25063COBISS_ID: 1538538435sl