Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Automatické rozpoznání akordů pomocí hlubokých neuronových sítí
Nodžák, Petr ; Bidlo, Michal (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáváním akordů pomocí neuronových sítí. Tento problém byl rozdělen na dva podproblémy, první podproblém se zaměřuje na experimentální nalezení nejvhodnějšího akustického modelu a druhý na experimentální nalezení nejvhodnějšího jazykového modelu. K celkovému problému se přistupovalo iterativně, kdy nejdříve bylo nalezeno suboptimální řešení prvního podproblému a následně druhého. V práci bylo vytvořeno celkem 19 akustických a 12 jazykových architektur. Pro akustické modely bylo vytvořeno 10 trénovacích datasetů a pro jazykové 3. Celkem bylo natrénováno přes 200 modelů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo na akustických modelech reprezentovaných konvolučními sítěmi spolu s jazykovými modely reprezentovanými rekurentními sítěmi s LSTM moduly.
Automatické rozpoznání akordů pomocí hlubokých neuronových sítí
Nodžák, Petr ; Bidlo, Michal (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáváním akordů pomocí neuronových sítí. Tento problém byl rozdělen na dva podproblémy, první podproblém se zaměřuje na experimentální nalezení nejvhodnějšího akustického modelu a druhý na experimentální nalezení nejvhodnějšího jazykového modelu. K celkovému problému se přistupovalo iterativně, kdy nejdříve bylo nalezeno suboptimální řešení prvního podproblému a následně druhého. V práci bylo vytvořeno celkem 19 akustických a 12 jazykových architektur. Pro akustické modely bylo vytvořeno 10 trénovacích datasetů a pro jazykové 3. Celkem bylo natrénováno přes 200 modelů. Nejlepších výsledků bylo dosaženo na akustických modelech reprezentovaných konvolučními sítěmi spolu s jazykovými modely reprezentovanými rekurentními sítěmi s LSTM moduly.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.