http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/180502 2026-04-07T05:41:37Z 2026-04-07T05:41:37Z http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/180670 2021-10-13T22:26:53Z 2021-01-01T00:00:00Z

До уваги авторів

2021-01-01T00:00:00Z Triantafillu, A.A. Mateshko, M.A. Shevchenko, V.L. Sinitsyn, І.P. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/180669 2021-10-13T22:26:46Z 2021-01-01T00:00:00Z

Algorithm and software for determining a musical genre by lyrics to create a song hit Triantafillu, A.A.; Mateshko, M.A.; Shevchenko, V.L.; Sinitsyn, І.P. One of the needs of music business is a quick classification of the song genre by means of widely available tools. This work focuses on improving the accuracy of the song genre determination based on its lyrics through the development of software that uses new factors, namely the rhythm of the text and its morpho-syntactic structure. In the research Bayes Classifier and Logistic Regression were used to classify song genres, a systematic approach and principles of invention theory were used to summarize and analyze the results. New features were proposed in the paper to improve the accuracy of the classification, namely the features to indicate rhythm and parts of speec h in the song.; В ХХІ столітті музика – це дуже прибутковий бізнес як для стримінгових сервісів, що пропонують музику користувачу, так і для авторів пісень, що намагаються продати свої тексти. Однією з потреб цього бізнесу є визначення жанру майбутньої або вже існуючої пісні, щоб вигідно продати її замовнику, або запропонувати зацікавленому користувачу. Практика вимагає все більшої і більшої точності, але існуючі практичні підходи не спроможні її надати, оскільки методи класифікації пісень за жанром недостатньо розвинуті на теоретичному рівні. Ця робота зосереджена на підвищенні точності визначення жанру пісні за її текстом шляхом розробки програмного забезпечення, що використовує нові фактори, а саме ритм тексту та його морфо-синтаксичну структуру. У дослідженні використовувалися класифікатор Байєса та логістична регресія для класифікації жанрів пісен, систематичний підхід та принципи теорії винахідництва для узагальнення та аналізу результатів. Програми були написані на мові програмування Python. У роботі було запропоновано нові метрики для підвищення точності класифікації, а саме метрики на позначення ритму тексту та кількості різних частин мови в пісні.

2021-01-01T00:00:00Z Shevchenko, V.L. Lazorenko, Y.S. Borovska, O.M. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/180668 2021-10-13T22:26:52Z 2021-01-01T00:00:00Z

Intonation expressiveness of the text at program sounding Shevchenko, V.L.; Lazorenko, Y.S.; Borovska, O.M. As the amount of media content increases, there is a need for its automated sounding with the most accessible built-in and mobile means. The factors influencing the formation of different intonations were analyzed in the article, the dependences of the change of sound characteristics in accordance with the intonations were mathematically described. In the course of the study, the numerical analysis of sentences was improved using the moving average method for smoothing audio recording, approximation lines for approximate generalization of emotions as mathematical functions, and Fourier transform for volume control. The obtained dependences allow to synthesize the necessary intonations according to the punctuation of the sentence, the presence of emotionally colored vocabulary and psycho-emotional mood of the speaker when reading such a text. As a result of our study, software for emotional sounding of texts was developed, which provides the perception of audio information easier, clearer and more comfortable based on the use of built-in processors of mobile devices.; Із збільшенням обсягів медіа-контенту виникає потреба в його автоматизованій обробці, зокрема озвучуванні, за допомогою найбільш доступних вбудованих та мобільних засобів. Тому було проаналізовано фактори, що впливають на формування різних інтонацій, математично описано залежності зміни звукових характеристик відповідно до інтонацій. У ході роботи чисельний аналіз речень було удосконалено за допомогою методу ковзного середнього для згладжування аудіо запису, ліній апроксимації для наближеного узагальнення емоцій як математичних функцій та перетворення Фур’є для регулювання висоти звуку. Отримані залежності дозволяють синтезувати потрібні інтонації відповідно до пунктуації речення, наявності в ньому емоційно забарвленої лексики та психоемоційного настрою мовця при прочитанні подібного тексту. В результаті виконання роботи було розроблено програмне забезпечення для емоційного озвучування текстів, яке робить сприйняття аудіо-інформації легшим, зрозумілішим і більш комфортним, на основі використання вбудованих процесорів мобільних пристроїв.

2021-01-01T00:00:00Z Коsovets, M. Tovstenko, L. http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/180667 2021-10-13T22:26:39Z 2021-01-01T00:00:00Z

Specific features of the use of artificial intelligence in the development of the architecture of intelligent fault-tolerant radar systems Коsovets, M.; Tovstenko, L. The problem of architecture development of modern radar systems using artificial intelligence technology is considered. The main difference is the use of a neural network in the form of a set of heterogeneous neuromultimicroprocessor modules, which are rebuilt in the process of solving the problem systematically in real time by the means of the operating system. This architecture promotes the implementation of cognitive technologies that take into account the requirements for the purpose, the influence of external and internal factors. The concept of resource in general and abstract resource of reliability in particular and its role in designing a neuromultimicroprocessor with fault tolerance properties is introduced. The variation of the ratio of performance and reliability of a fault-tolerant neuromultimicroprocessor of real time with a shortage of reliability resources at the system level by means of the operating system is shown, dynamically changing the architectural appearance of the system with structural redundancy, using fault-tolerant technologies and dependable computing.; Розглянуто проблему розробки архітектури сучасних когнітивних радіолокаційних систем у вигляді набору гетерогенних нейромульти-мікропроцесорних модулів з використанням технологій штучного інтелекту та урахуванням вимог по призначенню, впливу зовнішніх та внутрішніх факторів. Оптимальний вибір архітектури забезпечується її максимальним наближенням до класу задач, що вирішуються в радіолокації і представлені у вигляді послідовності багатовимірних масивів чисел, що постійно змінюються з часом від потокових датчиків. Введено поняття абстрактного ресурсу надійності, та його роль у проектуванні нейромультимікропроцесора з властивостями відмовостійкості. Показано залежність надійності від співвідношення продуктивності та надійності нейронної мережі при дефіциті ресурсу надійності, яка перебудовується в процесі вирішення задач радіолокації в режимі реального часу на системному рівні засобами операційної системи, яка динамічно змінює архітектурний облік системи зі структурною надмірністю, відмовостійкістю та гарантоздатними обчисленнями в реальному масштабі часу.

2021-01-01T00:00:00Z