SUCHÁNEK, T. Detektor tempa hudebních nahrávek na bázi neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Student s přehledem splnil zadání práce. Konzultace probíhaly skoro každý týden, student jevil vysoký zájem a snahu o kvalitní zpracování tématu. Práce má všechny formální náležitosti, obsahuje minimum gramatických a typografických nepřesností. Text je psán čtivě, informativně a cituje nejnovější přístupy, metody a výsledky zahraničních studií. Je zde znatelná odborná úroveň a studentův nadhled v rámci probírané problematiky. Praktická část logicky navazuje na předchozí text, využívá popsaných metod a vhodně je implementuje. Student popisuje proces testování a průběžné zlepšování výsledků při změnách implementace a architektury sítí. Implementace, rozbor a závěrečné vyhodnocení jsou na úrovni článků z prestižních časopisů oboru. Student přispíval vlastními návrhy a postupy, navíc komunikoval s autory zahraničních state-of-the-art systémů a dokázal získat upravené datasety pro testování. Vytvořený systém dokonce předčil nejlepší detektory na jednom ze zvolených datasetů. Vytvořené skripty jsou vhodně upravené a okomentované pro případnou reprodukci výsledků. Práce je na vysoké úrovni, nemám žádných výhrad a hodnotím celkově 100 body / A.
Cílem diplomové práce bylo navrhnout a implementovat detektor hudebních dob a tempa na bázi neuronové sítě. Diplomová práce má 87 stran textu, kromě obsahu, seznamu obrázků a tabulek, obsahuje úvod, 5 kapitol a závěr. Dále obsahuje seznam literatury (40 titulů), seznam symbolů a značek a obsah elektronické přílohy, která je také přiložena. Cíle diplomové práce byly splněny. Celý systém byl implementován v programu Python. Diplomová práce je po stránce obsahové psána stručně, ale výstižně, má velmi dobrou grafickou i jazykovou úroveň. Jedná se o novou moderní problematiku použití neuronových sítí k objektivizaci interpretace hudebních nahrávek. Diplomant používá správnou technickou terminologii, zvláště je potřeba ocenit snahu diplomanta, že kromě běžně používaných anglických názvů metod, veličin a proměnných se snaží uvést také české ekvivalenty. Z hlediska formálního lze pouze vytknout, že v tabulkách 5.2, 5.3 atd. chybí rozsah a jednotky uváděných výsledků. Dále bych očekával zdůvodnění, proč pro hodnocení detekčních systémů zvolil právě recall, precision a F-score. Jinak jde o výbornou diplomovou práci s uvedením teorie a praktickými výsledky, jenž pracuje s několika typy umělých neuronových sítí, které testuje na několika databázích. Je možné souhlasit se závěrem, že složitost moderních architektur neuronových sítí prozatím nemusí dostatečně umožňovat adaptaci systémů na různorodost hudebních skladeb.
eVSKP id 133472