Программа Для Определения Тональности
- Программа Для Определения Тональности Минуса
- Программа Для Удаления Программ
- Программа Для Создания Загрузочной Флешки
Бывает, придёт в голову мелодия и «колом её оттудова не выбьешь» – хочется играть и играть, а еще лучше записать, чтобы не забыть. Или на очередной репетиции группы разучиваешь новую песню товарища, судорожно подбирая аккорды на слух. В обоих случаях сталкиваешься с тем, что нужно понять, в какой тональности играть, петь или записывать. О том, как определить тональность мелодии думает и школьник, разбирая нотный пример на уроке сольфеджио, и несчастный аккомпаниатор, которого попросили подыграть вокалисту, требующему продолжения концерта на два тона ниже. Как определить тональность мелодии: путь решения Если не углубляться в дебри музыкальной теории, то для определения тональности мелодии алгоритм таков:. определяем тонику;. определяем лад;.
тоника + лад = название тональности. Имеющий уши — да услышит: он просто определит тональность на слух! Тоника – самая устойчивая по звучанию ступень, своего рода главная опора. Если вы подбираете тональность на слух, то попробуйте найти звук, на котором можно закончить мелодию, поставить точку. Этот звук и будет тоникой. Если только мелодия не представляет собой индийскую рагу или турецкий мугам, определить лад не так и сложно. «На слуху» у нас два основных лада – мажор и минор.
3 части:Ознакомление с некоторыми музыкальными терминами Чтение нот для определения тональности Определение тональности на слух. Способность определить, в какой тональности исполняется песня или музыкальное произведение – это очень полезный музыкальный навык. Знание тональности даст вам возможность осуществить транспонирование песни (изменить тональность), чтобы подстроить ее под свой голос. Вы также сможете поэкспериментировать с приданием песням различного звучания (прекрасный навык для создания удачной кавер-версии песни). Чтобы определить тональность песни, вы должны будете усвоить некотор.
Мажор имеет светлый, радостный оттенок, минор – оттенок тёмный, грустный. Обычно, даже немного натренированный слух позволяет быстро опознать лад. Для самопроверки можно проиграть трезвучие или гамму определяемой тональности и сравнить на гармоничность звучания с основной мелодией. После того, как найдена тоника и лад, можно смело называть. Так, тоника «фа» и лад «мажор» составляют тональность Фа мажор. Чтобы найти знаки при ключе, достаточно обратиться к таблице соотношения знаков и тональностей. Как определить тональность мелодии в нотном тексте?
Читаем ключевые знаки! Если нужно определить тональность мелодии в нотном тексте – обратите внимание на знаки при ключе. Одинаковый набор знаков при ключе может быть только у двух тональностей. Это правило отражено в квартово-квинтовом круге и созданной на его основе таблице соотношения знаков и тональностей, которую мы вам уже показали немножко раньше. Если, к примеру, рядом с ключом нарисован «фа диез», то вариантов два – или Ми минор, или Соль мажор.
Так что следующим шагом будет нахождение тоники. Как правило, ею является последняя нота в мелодии. Некоторые нюансы при определении тоники: 1) мелодия может заканчиваться и на другом устойчивом звуке (III или V ступень). В этом случае из двух вариантов тональностей нужно выбрать ту, в тоническое трезвучие которой входит этот устойчивый звук; 2) возможна «модуляция» – это тот случай, когда мелодия началась в одной, а закончилась в другой тональности. Здесь нужно обратить внимание на новые, «случайные» знаки альтерации, появившиеся в мелодии – они будут служить подсказкой к ключевым знакам новой тональности. Также следует отметить и новую тонику-опору.
Если это задание по сольфеджио, правильным ответом будет написать путь модуляции. Например, модуляция из Ре мажора в Си минор. Есть и более сложные случаи, в которых вопрос о том, как определить тональность мелодии, остается открытым. Это политональные или атональные мелодии, но эта тема требует отдельного обсуждения. Вместо заключения Научиться определять тональность мелодии – несложно.
Главное – тренировать слух (чтобы распознавать устойчивые звуки и наклонение лада) и память (чтобы каждый раз не заглядывать в таблицу тональностей). По поводу последнего почитайте статью – Удачи! Автор – Александра Рамм.
В этой практической работе по курсу вы научитесь обучать нейронную сеть определять тональность отзыва на фильмы из базы данных IMDB. Программы обновлены на Keras версии 2.
Бэкенд Keras изменен на TensorFlow. Цель работы: научится оценивать влияние гиперпараметров обучения (количество эпох обучения, количество нейронов на слое LSTM, алгоритм оптимизации) на качество обучения нейронной сети. Предварительные сведения Перед выполнением работы рекомендуется посмотреть видео с объяснением, как работает программа определения тональности отзывов на фильмы из базы данных IMDB. Import numpy as np from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Embedding from keras.layers import LSTM, SpatialDropout1D from keras.datasets import imdb # Устанавливаем seed для повторяемости результатов np. Seed ( 42 ) # Максимальное количество слов (по частоте использования) maxfeatures = 5000 # Максимальная длина рецензии в словах maxlen = 80 # Загружаем данные ( Xtrain, ytrain ), ( Xtest, ytest ) = imdb. Loaddata ( numwords = maxfeatures ) # Заполняем или обрезаем рецензии Xtrain = sequence. Padsequences ( Xtrain, maxlen = maxlen ) Xtest = sequence.
Padsequences ( Xtest, maxlen = maxlen ) # Создаем сеть model = Sequential # Слой для векторного представления слов model. Add ( Embedding ( maxfeatures, 32 )) model. Add ( SpatialDropout1D ( 0.2 )) # Слой долго-краткосрочной памяти model. Add ( LSTM ( 100, dropout = 0.2, recurrentdropout = 0.2 )) # Полносвязный слой model.
Add ( Dense ( 1, activation = 'sigmoid' )) # Копмилируем модель model. Compile ( loss = 'binarycrossentropy', optimizer = 'adam', metrics = 'accuracy' ) # Обучаем модель model. Fit ( Xtrain, ytrain, batchsize = 64, epochs = 7, validationdata = ( Xtest, ytest ), verbose = 2 ) # Проверяем качество обучения на тестовых данных scores = model.
Программа Для Определения Тональности Минуса
Evaluate ( Xtest, ytest, batchsize = 64 ) print ( 'Точность на тестовых данных:%.2 f%% '% ( scores 1. 100 )) Также базовую версию программы можно найти.
Для начала запустите базовую версию программы. Точность работы на тестовых данных: 84.13% Проанализируйте точность на проверочной выборке в процессе обучения. Она указывается после заголовка valacc. Началось ли переобучение нейронной сети? Экспериментируем с гиперпараметрами обучения Мы попытаемся улучшить качество обучения сети путем изменения гиперпараметров: количество эпох обучения, количество нейронов на слое LSTM, алгоритм оптимизации.
Для этого проведем серию экспериментов, в каждом из которых будем менять один из гиперпараметров, и анализировать, как изменилось качество работы сети. Количество эпох обучения. Оценим влияние количества эпох обучения на качество обучения сети. Количество эпох задается в аргументе epochs метода model.fit. Model.add(LSTM(XXX, dropout=0.2, recurrentdropout=0.2)) Используйте количество нейронов 50, 125, 150. Выберите количество нейронов в LSTM слое, при котором обеспечивается самая высокая точность обучения.
Проанализируйте влияния количества нейронов в LSTM слое на время обучения сети. Алгоритм оптимизации. Выясним, как влияет алгоритм оптимизации на качество обучения. В базовой версии программы используется эффективный алгоритм оптимизации. Попробуйте заменить его на стандартный алгоритм стохастического градиентного спуска (Stochastic gradient descent, SGD).
Программа Для Удаления Программ
Для этого поменяйте значение параметра optimizer при компиляции модели. Model.compile(loss='binarycrossentropy', optimizer='SGD', metrics='accuracy') Выбираем лучшие гиперпараметры Создайте сеть с лучшими значениями всех гиперпараметров обучения, которые вы определили на предыдущем шаге. Увеличилась ли точность работы сети? Как сочетание гиперпараметров влияет на время обучения сети? На переобучение? Что можно сделать, чтобы еще больше увеличить точность?
Программа Для Создания Загрузочной Флешки
Расскажите о своих результатах Пишите в комментариях, какой точности вам удалось достичь, и какие гиперпараметры вы при этом использовали.