MARTINEK, V. Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Student Václav Martinek vypracoval diplomovou práci na téma Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval. Lze konstatovat, že zadání diplomové práce bylo splněno. Délka práce se považuje za vysoce nadprůměrnou. Dále byla zvolena vhodná forma odborného jazyka, i přes to se v textu zřídka objevují méně vhodné slovní formulace. U studenta oceňuji hluboký vhled do problematiky a pravidelnou konzultaci dílčích výsledků. Na druhou stranu i samostatnost. Z grafického a typografického hlediska práce trpí pouze drobnými nedostatky, a to především nekonzistence fontů. V neposlední řadě oceňuji vypracování dvou různých vyhodnocovacích modelů, i přes to že to zadání nevyžadovalo. Také je potřeba zmínit obsáhlý počet citované literatury. Celkově práce dosáhla dobrých výsledků a doporučuji ji k obhajobě s hodnocením 95 A.
Cílem práce bylo vytvořit databázi coververzí hudebních nahrávek a následně navrhnout systém pro identifikování coververzí pomocí ML. Součástí práce bylo vytvoření rozsáhlé databáze skladeb, kterou student automaticky generoval z platformy YouTube a manuálně kontroloval. Student provedl parametrizaci pomocí nástroje MIR toolbox pro prostředí MATLAB a dále provedl klasifikaci coververzí s využitím různých metod ML. Co se týče obsahu práce, některé části textu působí neodborně (například 4.2 Rozdělení vzorků databáze, 5.3.2. Algoritmus dopředného a zpětného výběru, atd). V práci jsou velmi obšírně popsány všechny kroky metodologie (např. obecně známé metody v oblasti strojového učení). Z formálního hlediska není vyvážen poměr jednotlivých částí. Práce se skládá z přibližně 200 stran, z nichž 80 se zabývá teorií, 20 stran popisuje výsledky a jejich diskuzi, a zbylých 100 stran obsahuje seznam literatury a přílohy. Nepopíratelně je zde vidět množství odvedené práce, nicméně rozsah metodologické části a diskuze nad výsledky je upozaděn vůči teoretické části. Vzhledem k tomu, že v práci bylo provedeno trénování a testování nejméně 70 různých scénářů klasifikace pomocí neuronových sítí, samotná diskuze nad výsledky tomu obsahově neodpovídá. Přílohy obsahují několik desítek grafů a je tak na čtenáři, jak si tyto výsledky vyhodnotí. Hodnotím proto práci 80 body, B.
eVSKP id 134486