Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu
Rad nije dostupan
završni rad
Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu
2023. urn:nbn:hr:168:979780
Grgurić, Lara
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Grgurić, L. (2023). Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

Grgurić, Lara. "Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

Grgurić, Lara. "Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

Grgurić, L. (2023). 'Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 19.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

Grgurić L. Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 19.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

L. Grgurić, "Prepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:979780
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje skladatelja klasične glazbe na temelju zapisa skladbi u MIDI formatu
Naslov (engleski)Prediction of classical music composers based on audio pieces stored in MIDI format
AutorLara Grgurić
MentorMirjana Domazet-Lošo (mentor)
Član povjerenstvaMirjana Domazet-Lošo (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Brčić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMihael Kovač (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-06-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U današnje vrijeme vrlo su popularni softveri za prepoznavanje glazbenog djela i njenog autora. Tehnologije za takav tip problema koriste baze podataka koje sadrže goleme količine podataka. Cilj je ovog rada testirati je li moguće predvidjeti autora neke skladbe kojoj algoritam nema pristup te je li takvo predviđanje moguće ako koristimo MIDI format glazbenog zapisa. Odabrani pristup rada za ostvarenje tog cilja je strojno učenje. Koristeći tri različite metode strojnog učenja te tri različite metode odabira značajki klasificirala sam skladbe prema skladateljima. Dobiveni rezultati navode na zaključak da je predviđanje autora skladbe uistinu moguće na osnovi MIDI formata skladbe, što potiče muzikološka istraživanja o uzorcima u djelima najpoznatijih skladatelja te razvoj novih tehnologija kojima nisu potrebni veliki izvori kako bi mogli prepoznati autora glazbenog djela.
Sažetak (engleski)
In today’s time, software for music recognition and identifying the author of a musical piece is very popular. Technologies for such problems utilize databases that contain vast amounts of data. The goal of this study is to test whether it is possible to predict the author of a composition to which the algorithm does not have access, and whether such prediction is possible when using the MIDI format of a music recording. The chosen approach for achieving this goal is machine learning. By using three different machine learning methods and three different feature selection methods, I classified compositions according to their composers. The obtained results lead to the conclusion that predicting the author of a composition is indeed possible based on the MIDI format of the composition. This encourages musicological research on patterns in the works of the most famous composers and the development of new technologies that do not require extensive resources to identify the author of a musical piece.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:979780
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:05:18