МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, АККОРДТЫ ТАНУ ТАПСЫРМАСЫНДАҒЫ ДЫБЫСТЫ ӨҢДЕУ ӘДІСТЕРІН САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУ

Аннотация

Эта статья представляет собой сравнительный анализ методов обработки звука в контексте распознавания аккордов в музыкальных композициях с использованием машинного обучения. Рассматриваются как традиционные методы, включая анализ спектрограмм и извлечение мел-кепстральных (мел – единица высоты звука, основанная на восприятии этого звука нашими органами слуха) коэффициентов, так и новейшие технологии, вроде сверточных и рекуррентных нейронных сетей. В работе проводится подробное сравнение преимуществ и ограничений каждого метода, а также оценивается их применимость к конкретным аспектам задачи распознавания аккордов. Предлагаются подходы к интеграции разнообразных методов с целью повышения точности распознавания. Цель распознавания аккордов - определить основную гармонию музыкального произведения, которая может быть представлена в виде последовательности аккордов. Методы машинного обучения широко использовались для распознавания аккордов, и были предложены различные методы обработки звука для извлечения соответствующих признаков из аудиосигналов. Полученные результаты и выводы могут послужить отправной точкой для дальнейших исследований в области разработки эффективных систем распознавания музыкальных аккордов, имеющих широкое применение в музыкальной индустрии и обработке аудиоданных. Распознавание аккордов является фундаментальной задачей в поиске музыкальной информации, имеющей применение в музыкальной композиции, исполнении и анализе.