Analiza zależności muzyczno-graficznej okładek albumów z użyciem algorytmów uczących się - Publication - Bridge of Knowledge

Search

Analiza zależności muzyczno-graficznej okładek albumów z użyciem algorytmów uczących się

Abstract

Celem rozprawy jest analiza zależności muzyczno-graficznej okładek albumów z użyciem algorytmów uczących się. Brane są pod uwagę parametry badanych gatunków muzycznych, zależności pomiędzy gatunkami muzycznymi a typami osobowości, jak również cechy okładek albumów muzycznych i ich korelacje z gatunkami muzycznymi. Opracowana metodologia jest wykorzystana w celu sprawdzenia możliwości automatycznej klasyfikacji gatunku muzycznego na podstawie analizy kompozycji okładki albumu. W części teoretycznej przedstawiono podstawy teoretyczne związane z kompozycją okładek, różne rodzaje teorii dotyczących osobowości, jak również opisano różne gatunki muzyczne i przedstawiono zagadnienia związane z parametryzacją sygnałów muzycznych. Dokonano także przeglądu literatury w kontekście zależności pomiędzy typami osobowości a preferowanymi gatunkami muzycznymi. W części praktycznej zawarto eksperymenty wstępne dotyczące klasyfikacji gatunków muzycznych przy użyciu testów subiektywnych i uczenia maszynowego, a także parametry nagrań muzycznych oraz różnych wykonań. Zbadano również, jak odbierane są okładki przez osoby o różnym typie osobowości oraz jakie kolory są kojarzone z danymi socjotypami. W eksperymencie głównym w pierwszej kolejności zbadano zależność między typem osobowości a preferowanymi gatunkami muzycznymi. Następnie została wykonana analiza statystyczna elementów kompozycji okładek różnych gatunków muzycznych oraz znalezione zostały korelacje między gatunkami muzycznymi a projektami okładek. W końcowym eksperymencie sprawdzono możliwość klasyfikacji okładek albumów muzycznych do odpowiednich gatunków przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego.

Cite as

Full text

download paper
downloaded 387 times
Publication version
Accepted or Published Version
License
Copyright (Author(s))

Keywords

Details

Category:
Thesis, nostrification
Type:
praca doktorska pracowników zatrudnionych w PG oraz studentów studium doktoranckiego
Language:
Polish
Publication year:
2021
Verified by:
Gdańsk University of Technology

seen 174 times

Recommended for you

Meta Tags