RASPOZNAVANJE GLAZBENIH UZORAKA

Ovaj rad bavi se temom digitalne obrade glazbenog signala, točnije raspoznavanja glazbenih uzoraka na temelju značajki signala. Raspozavanje glazbenih uzoraka izvedeno je u vremenskofrekvencijskoj domeni te se temelji na vizualizaciji chroma svojstva glazbenog zapisa te spektrograma. Za izradu programskog djela korišteni su monofonski glazbeni zapisi te je osim vizualizacije odrađeno i prepoznavanje između akustične gitare te klavira primjenom grupirajućih algoritama za strojno učenje.Main theme of this bachelor's thesis is digital analysis of music signal, precisely recognition of melodic patterns by extraction of signal features. Recognition of melodic features is resolved in time-frequency domain and it is based on visual representation of the music signal called chromagrams and spectrograms. Production of application part was realised with monophonic music files and apart of visualization it consists also of music intrument recognition using machine learining – clustering algorithms