ВВЕДЕНИЕ 3
1. Использованные средства и библиотеки 5
2. Работа с аудиофайлами и операции над ними 6
2.1. Эквализация 6
2.2. Транспонирование 8
2.3. Реверберация 9
2.4. Дилей 10
3. Работа с MIDI-файлами и их генерация 12
3.1. Предобработка данных 12
3.2. Линейная регрессия 13
3.3. Марковские цепи 14
3.4. Скрытые марковские модели 14
3.5. Сети долгой краткосрочной памяти 15
4. Пользовательский интерфейс 17
4.1. Секвенсор 17
4.2. Интерфейс для обработки аудиофайлов 21
4.3. Интерфейс для работы с MIDI-файлами 22
5. Архитектура 26
6. Тестирование и примеры 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 38
ПРИЛОЖЕНИЕ 39
В современном мире, где интернет-сервисы и цифровые технологии стремительно развиваются, музыкальная индустрия тоже не стоит на месте.
Наблюдается бурный рост стриминговых платформ, растет интерес к музыке, она становится доступнее и появляются новые способы ее монетизации. Все это стимулирует создание современных инструментов для создания и обработки музыки.
В последние годы, благодаря появлению новых генеративных систем искусственного интеллекта, задача генерации музыки, ранее казавшаяся слишком сложной, стала актуальна как никогда.
Уже сейчас существует множество сервисов, способных генерировать музыку на достаточно высоком уровне, что ставит под сомнение утверждение, что «машина» никогда не сможет заменить человека в творческих профессиях.
Данная выпускная квалификационная работа посвящена разработке музыкального секвенсора, который обладает не только базовыми функциями для создания и редактирования музыкальных композиций, но и расширенными возможностями по обработке и генерации аудиофайлов.
Актуальность данного проекта обусловлена растущим интересом к музыке и потребностью музыкантов и звукорежиссеров в современных инструментах для быстрого создания и редактирования музыки.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка специализированного программного обеспечения, которое позволит создавать, воспроизводить и редактировать музыкальные файлы, а также обрабатывать аудиофайлы и генерировать MIDI-файлы.
Постановка задач:
1) изучить методы работы c аудио- и MIDI-файлами;
2) реализовать различные операции по обработке аудиофайлов
(эквализация, изменение тональности и другое);
3) реализовать генерацию MIDI-файлов при помощи различных
алгоритмов машинного обучения;
4) создать пользовательский интерфейс десктопного приложения, в том числе для взаимодействия с аудио- и MIDI-файлами;
5) реализовать секвенсор для взаимодействия со звуковыми дорожками;
6) провести тестирование и генерацию примеров.
Войти
в кабинет
в кабинет
' .
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Программное обеспечение для обработки музыкальных файлов #9106871
Артикул: 9106871
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 75% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2024 году
- Количество страниц: 59
- Формат файла: docx
2 500p.
1) Python 3.11.8 documentation — 2024. — URL:
https://docs.python.org/3.11/ (дата обращения 10.02.2024).
2) PyCharm Quick start guide — 2024. — URL:
https://www.jetbrains.com/help/pycharm/quick-start-guide.html (дата обращения 21.02.2024).
3) SciPy documentation — 2024. — URL:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/ (дата обращения 11.03.2024).
4) Преобразование Фурье в действии: точное определение частоты сигнала и выделение нот — 2024. — URL: https://habr.com/ru/articles/247385/ (дата обращения 23.03.2024).
5) Скворцов, Г. А. Система генерации музыки на основе машинного обучения / Г. А. Скворцов — 2023. — Курсовая работа (дата обращения 01.04.2024).
6) Music21 documentation — 2024. — URL:
https://web.mit.edu/music21/doc/ (дата обращения 03.04.2024).
7) NumPy documentation — 2024. — URL: https://numpy.org/doc/ (дата обращения 12.04.2024)
8) Pygame documentation — 2024. — URL:
https://www.pygame.org/docs/ (дата обращения 19.04.2024).
https://docs.python.org/3.11/ (дата обращения 10.02.2024).
2) PyCharm Quick start guide — 2024. — URL:
https://www.jetbrains.com/help/pycharm/quick-start-guide.html (дата обращения 21.02.2024).
3) SciPy documentation — 2024. — URL:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/ (дата обращения 11.03.2024).
4) Преобразование Фурье в действии: точное определение частоты сигнала и выделение нот — 2024. — URL: https://habr.com/ru/articles/247385/ (дата обращения 23.03.2024).
5) Скворцов, Г. А. Система генерации музыки на основе машинного обучения / Г. А. Скворцов — 2023. — Курсовая работа (дата обращения 01.04.2024).
6) Music21 documentation — 2024. — URL:
https://web.mit.edu/music21/doc/ (дата обращения 03.04.2024).
7) NumPy documentation — 2024. — URL: https://numpy.org/doc/ (дата обращения 12.04.2024)
8) Pygame documentation — 2024. — URL:
https://www.pygame.org/docs/ (дата обращения 19.04.2024).
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Программное обеспечение для обработки музыкальных файлов |
| Артикул: | 9106871 |
| Дата написания: | 23.06.2024 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 75% |
| Количество страниц: | 59 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
Файлы артикула: Программное обеспечение для обработки музыкальных файлов по предмету программирование
Пролистайте "Программное обеспечение для обработки музыкальных файлов" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 22.02.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 75% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 9 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Криптография на основе хэш-функций
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Создание веб-сайта с модулем для анализа психодиагностических тестов