РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ НОТЫ ПЕРВОЙ ОКТАВЫ НА ОСНОВЕ СОБСТВЕННОГО НАБОРА ДАННЫХ

Abstract

Классификация звука нотного стана является базовой задачей в области нейронных сетей, связанной с аудио. В данной статье производится создание такой модели. Ее функционал включает в себя распознавание нот первой октавы, что являет собой стандартную задачу классификации. Для реализации проекта требуется сбалансированный набор данных в аудио или графическом формате. Определенная структура данных, для распределения ее на обучающую, проверочную и тестовую выборки. Библиотеки для обучения модели, наглядной визуализации обучения и вывода данных, а также облачная среда с предоставляемым графическим процессором для быстрого выполнения написанного кода.