prikaz prve stranice dokumenta Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni
Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. urn:nbn:hr:190:314462
Miletić, Ema
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za programsku podršku

Institucijski repozitorij: Repozitorij Tehničkog fakulteta u Rijeci

Citirajte ovaj rad

Miletić, E. (2021). Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

Miletić, Ema. "Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

Miletić, Ema. "Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

Miletić, E. (2021). 'Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

Miletić E. Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2021 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

E. Miletić, "Entropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:314462
Podaci o radu
NaslovEntropijska analiza glazbe u vremensko-freknvecijskoj domeni
Naslov (engleski)Entropy-Based Analysis of Music in Time-Frequency Domain
AutorEma Miletić
MentorJonatan Lerga (mentor)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Mauša (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJonatan Lerga (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za programsku podršku)
Rijeka
Datum i država obrane2021-09-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Vremensko-frekvencijske distribucije spektrogram, Wigner-Ville i Choi-Williams glazbenih signala korištene su kao temelj za računane Renyijeve entropije za dani signal. Glazbena su djela grupirana prema raspoloženju koje predstavljaju te je izračun entropije proveden za računalno generirane uzorke glazbe te stvarna glazbena djela. Entropije računalno generiranih uzoraka ponašaju se drugačije u odnosu na entropije stvarnih djela. Rezultati dobiveni računanjem Renyijeve entropije na segnemtima signala prikazani su grafički. Prikazane su entropije pojedinih glazbenih djela grupiranih prema raspoloženju, kao i prosječne entropije za svaku skupinu. Najveću entropiju imaju audio signali koji predstavljaju emociju ljutnje, slijede sreća, smirenost te tuga. Najistaknutija razlika u prosječnim entropijama raznih skupina signala primijećena je kod Wigner-Villea. Iz prikaza entropije signala u kojemu se naglo izmijenju dva raspoloženja uočeno je da entropije dobivene iz spektrograma i Wigner-Villeove distribucije dobro prikazuju prijelaze između dijelova, dok je Choi-Williams distribucija lošija.
Sažetak (engleski)
Renyi entropies of a music signal have been computed from the signal’s time-frequency distributions, namely spectrogram, Wigner-Ville and Choi-Williams. The music has been divided into groups based on its mood. The entropy has been calculated for both computer-generated music samples and real pieces of music. The entropies of computer-generated music behave differently from the entropies of real music signals. The results obtained by calculating Renyi entropy on signal segments are graphically represented for individual music pieces grouped by mood and their average entropies. Signals representing anger have the largest values of entropy, followed by happiness, calmness and sadness. The most distinct difference in the groups’ average entropies has been noticed in Wigner-Ville. The entropy of a signal comprised of multiple mood changes shows that the entropies calculated from the spectrogram and Wigner-Ville distribution are good at discerning the transitions between moods, while Choi-Williams distribution performs more poorly.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:314462
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-10-18 07:32:34