prikaz prve stranice dokumenta Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra
Rad nije dostupan
završni rad
Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:359892
Bakač, Martin
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bakač, M. (2023). Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

Bakač, Martin. "Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

Bakač, Martin. "Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

Bakač, M. (2023). 'Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

Bakač M. Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

M. Bakač, "Neuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:359892
Podaci o radu
NaslovNeuronske mreže za klasifikaciju glazbenog žanra
Naslov (engleski)Neural networks for classification of music genre
AutorMartin Bakač
MentorIvan Đurek (mentor)
Član povjerenstvaIvan Đurek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMia Suhanek (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAntonio Petošić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu opisan je postupak izdvajanja značajki iz audio signala, opisane su značajke spektrogram, melspektrogram i melfrekvencijski kepstralni koeficijenti. Teorijski su obrađene neuronske mreže te su posebno razmotrene konvolucijske neuronske mreže. Predstavljan je model neuronske mreže za klasifikaciju glazbenih žanrova. Model je vrednovan na javno dostupnom skupu podataka te je razmotren učinak stope isključivanja u slojevima za isključivanje na točnost modela. Najtočniji model postigao je točnost 82.03% na testnom skupu podataka.
Sažetak (engleski)
This paper examines the audio signal feature extraction process and explains spectrograms, mel spectrograms and MFCCs. It contains a theoretical explanation of neural networks and more specifically covers convolutional neural networks (CNNs). A music genre classification model is proposed and tested on a publicly available dataset. The impact of the dropout rate of the models' dropout layers on the accuracy of the model is tested. The most accurate model had an test set accuracy of 82.03%.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:359892
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 09:54:00