1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Pealkiri:	Проблема узгодження експертних і алгоритмічних оцінок якості мастерингу аудіо
Autor:	Лабун, Євген Худік, Богдан
Affiliation:	Державний Університет Інформаційно Комунікаційних Технологій
Bibliographic description (Ukraine):	Лабун Є. Проблема узгодження експертних і алгоритмічних оцінок якості мастерингу аудіо / Євген Лабун, Богдан Худік // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 70–71.
Bibliographic reference (2015):	Лабун Є., Худік Б. Проблема узгодження експертних і алгоритмічних оцінок якості мастерингу аудіо // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 70–71.
Bibliographic citation (APA):	Labun, Ye., & Khudik, B. (2026). Problema uzghodzhennia ekspertnykh i alhorytmichnykh otsinok yakosti masterynhu audio. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 70-71. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Labun Ye., Khudik B. (2026) Problema uzghodzhennia ekspertnykh i alhorytmichnykh otsinok yakosti masterynhu audio. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 70-71 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026 Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Conference/Event:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Journal/Collection:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Ilmumisaasta:	27-mai-2026
Date of entry:	27-aug-2026
Kirjastaja:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	27-29 травня 2026 року 27-29 May 2026
UDC:	004.04
Number of pages:	2
Page range:	70-71
Start page:	70
End page:	71
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53884
Copyright owner:	© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. ITU-R BS.1770-5. Algorithms to measure audio programme loudness and true-peak audio level. Geneva: ITU, 2023. 2. ITU-R BS.1116-3. Methods for the subjective assessment of small impairments in audio systems. Geneva: ITU, 2015. 3. ITU-R BS.1534-3. Method for the subjective assessment of intermediate quality level of audio systems. Geneva: ITU, 2015. 4. ITU-R BS.1387-2. Method for objective measurements of perceived audio quality. Geneva: ITU, 2023. 5. ITU-T P.1401. Methods, metrics and procedures for statistical evaluation of objective quality prediction models. Geneva: ITU, 2020. 6. Shtern M., Casas P., Tzerpos V. Evaluating Music Mastering Quality Using Machine Learning. CASCON, 2018. P. 126–135. 7. Katz B. Mastering Audio: The Art and the Science. 3rd ed. New York: Routledge / Focal Press, 2015. 8. Wilson A., Fazenda B. M. Perception of Audio Quality in Productions of Popular Music. J. Audio Eng. Soc. 2016. Vol. 64, No. 1/2. P. 23–34. DOI:10.17743/jaes.2015.0090. 9. Torcoli M., Kastner T., Herre J. Objective Measures of Perceptual Audio Quality Reviewed. arXiv:2110.11438, 2021.
References (International):	1. ITU-R BS.1770-5. Algorithms to measure audio programme loudness and true-peak audio level. Geneva: ITU, 2023. 2. ITU-R BS.1116-3. Methods for the subjective assessment of small impairments in audio systems. Geneva: ITU, 2015. 3. ITU-R BS.1534-3. Method for the subjective assessment of intermediate quality level of audio systems. Geneva: ITU, 2015. 4. ITU-R BS.1387-2. Method for objective measurements of perceived audio quality. Geneva: ITU, 2023. 5. ITU-T P.1401. Methods, metrics and procedures for statistical evaluation of objective quality prediction models. Geneva: ITU, 2020. 6. Shtern M., Casas P., Tzerpos V. Evaluating Music Mastering Quality Using Machine Learning. CASCON, 2018. P. 126–135. 7. Katz B. Mastering Audio: The Art and the Science. 3rd ed. New York: Routledge, Focal Press, 2015. 8. Wilson A., Fazenda B. M. Perception of Audio Quality in Productions of Popular Music. J. Audio Eng. Soc. 2016. Vol. 64, No. 1/2. P. 23–34. DOI:10.17743/jaes.2015.0090. 9. Torcoli M., Kastner T., Herre J. Objective Measures of Perceptual Audio Quality Reviewed. arXiv:2110.11438, 2021.
Content type:	Conference Abstract
Asub kollektsiooni(de)s:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Kõik teosed on Dspaces autoriõiguste kaitse all.