Застосування інструментів штучного інтелекту для музичних платформ

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є дослідження використання моделей машинного навчання на музичних платформах та розробка власних моделей для автоматичної класифікації жанрів музики, емоційного аналізу музичних композицій, визначення тоніки та інших акустичних характеристик. У роботі проведено аналіз існуючих рішень у галузі автоматичного аналізу музики, виділено їх переваги та недоліки, проаналізовано підходи, які використовуються у комерційних рішеннях музичних платформ. Досліджено методи цифрової обробки аудіосигналів та сучасні підходи до класифікації музичного контенту. Для розв'язання поставлених завдань використовувалися методи машинного навчання, включаючи алгоритм k-найближчих сусідів (k-NN) та архітектури повнозв'язних нейронних мереж. Також застосовувалися методи для боротьби із перенавчанням. Для роботи із навчальними моделями було розроблено зручний вебінтерфейс, який наочно показує всі результати аналізу у вигляді звіту. Основні положення щодо роботи із методом k-NN, який використовувався для класифікації музичних жанрів, опубліковано у вигляді тез на XVIII Всеукраїнській науково-практичній конференції "Комп'ютерні інформаційні системи та мережі" (КІСМ-2025)