Data Analysis and Machine Learning for Speech-Music Playlist generation

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Khorani Maikey Zaki Bia
További közreműködők:	Lukács Gergely István (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2019-12-17
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/8139

Hasonló tételek

Machine Learning Models for Mixed Speech Music Audio Data
Szerző: Bálint Hunor Ferenc
Megjelent: (2024)

Analysis of Next Generation Sequencing (NGS) Data
Szerző: Krizsán Dániel
Megjelent: (2022)

Generating synthetic data for deep learning tasks in medical imaging
Szerző: Mészáros Nóra Judit
Megjelent: (2021)

Detection of motor activities from electrophysiological data with machine learning
Szerző: Szász Dorottya
Megjelent: (2019)

Data processing of measurements collected in IoT systems with machine learning
Szerző: Özdemir Övgü
Megjelent: (2018)

Logo detection and verification with machine learning for document analysis
Szerző: Cajas Ordonez Sebastian Andres
Megjelent: (2022)

Development of machine learning tools for the reconstruction of muscle movements from electrophysiological data
Szerző: Eftimiu Nikomidisz Jorgosz
Megjelent: (2021)

Hyperparameter Tuning in Machine Learning
Szerző: Dabool Hamzah
Megjelent: (2022)

Transfer learning for sequence labeling tasks in microbiome data analysis
Szerző: Réti Márton András
Megjelent: (2024)

Representation of Music and Musical Instruments in Roman Syria
Szerző: Abdulhai Nour
Megjelent: (2020)

Machine learning based time-series classification of single-cell label-free optical biosensor data
Szerző: Sztilkovics Milán Ferenc
Megjelent: (2020)

Orchestrating and Designing Machine Learning Microservices
Szerző: Pető Márk
Megjelent: (2021)

Analysis of Automation Tools in the Development and Deployment of Machine Learning Based Applications in a Virtual Cloud Environment
Szerző: Szentannai Kálmán
Megjelent: (2024)

Developing machine learning algorithms for geophysical applications
Szerző: Szigethy Virág
Megjelent: (2024)

Link prediction in protein-protein interaction networks using graph embedding-based topological information and a generative adversarial network machine learning model
Szerző: Balogh Olivér Márton
Megjelent: (2021)

Machine learning principles in the neural mechanisms of the cerebral cortex
Szerző: Kertész Borbála
Megjelent: (2021)

Estimating board game balance and replayability with machine learning
Szerző: Balogh Zsófia
Megjelent: (2020)

Automatic Classification of Spinal Injuries Using Machine Learning
Szerző: Szigeti Mark Bence
Megjelent: (2024)

English Accents and Music Production
Szerző: Shigapov Albert
Megjelent: (2024)

Brain-computer interface system development with machine learning algorithms
Szerző: Eftimiu Nikomidisz
Megjelent: (2019)

Machine learning alapú ajánló rendszer fejlesztése röntgen szoftverhez
Szerző: Volkov Krisztián
Megjelent: (2021)

“Music and nightfall” – The Nocturnes by Kazuo Ishiguro
Szerző: Fiskovics Laura
Megjelent: (2016)

Enhancing 360° VR Experiences with Machine Learning-based Multisensorial Effects
Szerző: Szabó Péter József
Megjelent: (2021)

Control of a human hand-like model with the help of machine learning
Szerző: Schäffer Katalin
Megjelent: (2020)

Increasing the efficiency of machine learning methods utilized in brain computer interface systems
Szerző: Adolf András
Megjelent: (2019)

Audio Signal Classification with Machine Learning Techniques using the Mel-scale Spectogram
Szerző: Tóth Máté
Megjelent: (2011)

Building a Comprehensive Brain Tumor Classification System with Slicer and Machine Learning
Szerző: Zelei Regina Réka
Megjelent: (2024)

Analysis of EEG signals with deep-learning algorithms
Szerző: Miski Marcell
Megjelent: (2018)

A Fundamental Rethinking of Freedom of Speech
Szerző: Koltay András
Megjelent: (2025)

Opening Speech to the Workshop “AI and Law”
Szerző: Komáromi László
Megjelent: (2024)

Deep Disease Generation applied research on genetic disease simulation using Deep Learning and banded chromosome images
Szerző: Rico Reche Javier
Megjelent: (2021)

Gesture prediction by machine learning methods on the basis of ultrasound-based muscle activity measurement
Szerző: Daoud Mária Lujza
Megjelent: (2020)

Incremental learning on multi-modal data for risk detection of fragile people
Szerző: Gebreslassie Abel Kahsay
Megjelent: (2022)

Deep Learning based methods fo data classification in sensor networks
Szerző: Bagdi Richárd Mózes
Megjelent: (2020)

Analysis of deep learning techniques for ROP fundus classification
Szerző: Banno Husam Francis Kiryaqos
Megjelent: (2020)

The Reception of Biblical and Mythological Patterns in the Lyrics of Extreme Metal Music
Szerző: Fejes János
Megjelent: (2018)

Developing Learning Algorithms for Simultaneous Analysis of EMG and EEG Data with Groundtruth Provided by RealSense Cameras for 3D Movable Arm-Hand Models
Szerző: Budai Zsófia Sára
Megjelent: (2024)

Collective Cross-Border Management of Copyright for Online Music Services
Szerző: Boronkay Miklós
Megjelent: (2007)

Data-driven analysis of biophysical models of cortical fast-spiking interneurons
Szerző: Szabó Boglárka
Megjelent: (2025)

Timetable generation and optimisation with declarative paradigm
Szerző: Módli Tamás Bendegúz
Megjelent: (2019)