-
شماره ركورد
6879
-
پديد آورنده
محمد علي مهري
-
عنوان
تشخيص ژانر و ساز موسيقي در يك آهنگ به كمك شبكه عصبي كانولوشني
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي
-
رشته تحصيلي
مهندسي برق گرايش مخابرات
-
سال فارغ التحصيلي
1399
-
استاد راهنما
فرزان حدادي
-
استاد مشاور
فرزان حدادي
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
محمدعلي مهري
-
تاريخ ورود اطلاعات
1399/07/08
-
دانشكده
مهندسي برق
-
عنوان به انگليسي
Instrument and genre classification in music using CNN
-
چكيده
در اين پروژه قصد داريم با استفاده از روش هاي پردازش سيگنال دو بعدي و يادگيري عميق، فايل هاي موسيقي را از نظر نوع ساز و ژانر دسته بندي كنيم.
هنگامي كه به يك فايل موسيقي گوش ميدهيم اگر كمي با موسيقي آشنا باشيم متوجه برخي از ويژگي هاي آن آهنگ مي شويم. به عنوان مثال ژانر آهنگ كه مي تواند در دسته بندي پاپ، راك، كلاسيك و غيره باشد. يا مثلا نوع ساز هاي استفاده شده در آن ( پيانو ، درام ، ويولن، ساز بادي ، ... ) تمام اين ويژگي ها با گوش انسان قابل تشخيص مي باشد. پس بايد بتوان آنها را به كمك برنامه نويسي و پردازش سيگنال هم تشخيص داد. ابتدا به كمك تبديل فوريه كوتاه زمان و بدست آوردن طيف نگاره توانستيم آهنگ ها را به عكس تبديل كنيم و سپس به كمك شبكه عصبي كانولوشني يا همان CNN اين اطلاعات را دسته بندي كنيم. با استفاده از شبكه عصبي Resnet50 داده هاي زيادي Train شدند و تست شدند و با دقت حدود 85 درصد، اين برچسب گذاري انجام شد.
در نهايت اين موضوع با انجام شبيه سازي به كمك نرم افزار متلب تست شد و نتيجه ي كار با فايل هاي موسيقي مختلف شبيه سازي شد. اين نكته هم ضروري است كه پروژه، نوعي يادگيري عميق ميباشد چرا كه شبكه عصبي كانولوشني حجم بالايي دارد.
-
لينک به اين مدرک :