آموزش تحلیل و طبقه بندی موسیقی با یادگیری ماشین در متلب GTZAN
Music genres classification using Machine Learning
: کانال تلگرام : کانال یوتیوب : کانال آپارات : کانال ایتا
H.saadatmand@matlablearning.com
سرفصلهای استاندارد در آموزش تحلیل و طبقه بندی موسیقی با یادگیری ماشین در متلب:
لطفا قبل از تهیه دوره حتما معرفی دوره را مشاهده بفرمایید.
مقدمه به یادگیری ماشین و متلب
استخراج ویژگیها از موسیقی با استفاده از ویولت WaveLet پیشپردازش دادهها
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای طبقهبندی K-نزدیکترین همسایگان (KNN) Support Vector Machine (SVM)
تحلیل و ارزیابی نتایج مدیریت و تحلیل مشکلات مرتبط با یادگیری ماشین پروژههای عملی و تحلیل دادههای GTZAN
استخراج ویژگیها با ویولت: ویولت یک نرمافزار برای استخراج ویژگیهای موسیقی است که میتواند فرمتهای مختلفی از موسیقی را پردازش کند و ویژگیهای مختلفی مانند تداخلها، توانها، و فرمها را استخراج کند. ویژگیهای موسیقی مانند تداخلهای موسیقی (Spectrogram)، توانهای موسیقی (Power Spectrum)، و فرمهای موسیقی (Formants) میتوانند به عنوان ویژگیهای مختلف در مدلهای یادگیری ماشین استفاده شوند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای طبقهبندی: K-نزدیکترین همسایگان (KNN): یک الگوریتم ساده و محلی که بر اساس نزدیکترین همسایگان دادهها را طبقهبندی میکند.
Support Vector Machine (SVM): یک الگوریتم پیشرفته که برای طبقهبندی دادههای پیچیده و بالا میزان دستورالعملهای موثر استفاده میشود.
دادههای GTZAN: GTZAN یک مجموعه دادههای معروف برای تحقیقات یادگیری ماشین در طبقهبندی ژانرهای موسیقی است که شامل 1000 آهنگ از 10 ژانر مختلف موسیقی است.
آموزش طبقه بندی ژانرهای مختلف موسیقی با یادگیری ماشین در متلب آموزش طبقه بندی ژانرهای مختلف موسیقی با ماشین بردار پشتیبان در متلب آموزش طبقه بندی ژانرهای مختلف موسیقی با درخت تصمیم در متلب آموزش طبقه بندی ژانرهای مختلف موسیقی با KNN در متلب آموزش طبقه بندی ژانرهای مختلف موسیقی با SVM در متلب GTZAN Genre Collection Classification
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.