Diginoodistuste sarnaste järgnevuste tuvastamine ja visualiseerimine

dc.contributor.advisorAller, Sven, juhendaja
dc.contributor.authorLeis, Ludvig
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituutet
dc.date.accessioned2023-08-30T07:02:28Z
dc.date.available2023-08-30T07:02:28Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractMagistritöö eesmärk on analüüsida diginoodistusi ning visualiseerida sarnaseid järgnevusi. Uurimise põhjal valminud rakenduse abil on kasutajal võimalik leida diginoodistuste seast sarnaseid järgnevusi erinevatel meetoditel. Töös antakse ülevaade muusika andmeanalüütika erinevatest uurimissuundadest ning tutvustatakse andmetüüpidest tingitud erinevusi. Samuti kirjeldatakse noodistuste järgnevuste sarnasuse leidmise mõõtmisviisidest ning tutvustatakse varasemate tööde meetodeid. Töö lahenduse arendusprotsessist ja -valikutest antakse detailne ülevaade ning kirjeldatakse lahenduse testimise tulemusi. Lõpuks pakutakse välja lahenduse edasiarendamise võimalused.et
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/91782
dc.language.isoestet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMuusika andmeanalüütikaet
dc.subjectnoodijärgnevuset
dc.subjectdiginoodistuset
dc.subjectMusicXMLet
dc.subject.othermagistritöödet
dc.subject.otherinformaatikaet
dc.subject.otherinfotehnoloogiaet
dc.subject.otherinformaticset
dc.subject.otherinfotechnologyet
dc.titleDiginoodistuste sarnaste järgnevuste tuvastamine ja visualiseerimineet
dc.typeThesiset

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Laen...
Pisipilt
Nimi:
Leis_Andmeteadus_2022.pdf
Suurus:
1.45 MB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Kirjeldus:

Litsentsi pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt ei ole saadaval
Nimi:
license.txt
Suurus:
1.71 KB
Formaat:
Item-specific license agreed upon to submission
Kirjeldus: