Rozpoznávání hudebních nástrojů ze zvukových nahrávek za pomoci technik Music Information Retrieval

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Jana Horáková, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen) Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen) MgA. Jan Kavan, Ph.D. (člen) MgA. Pavel Kunčar (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázky oponenta: Aký vplyv na klasifikáciu môže mať nerovnomerný počet nahrávok v databáze IRMAS vzhľadom na počet nástrojov (Tab. 4.1)? - Odpověděl dostatečně. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAudio inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKiska, Tomášcs
dc.contributor.authorKárník, Radoslavcs
dc.contributor.refereeMucha, Jáncs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá návrhem a realizací klasifikačního systému pro rozpoznání hudebních nástrojů z hudebních nahrávek s využitím metod Music Information Retrieval. V první části práce jsou popsány jednotlivé parametry vhodné k rozpoznávání nástrojů, jejich výpočet z nahrávek a následná redukce příznakového vektoru. Další části jsou věnovány výběru, ladění a implementaci klasifikátorů v prostředí Python se zaměřením na neuronové sítě. Tyto klasifikátory jsou dále testovány na nahrávkách z databáze IRMAS, které obsahují 11 různých hudebních nástrojů hrající sólo anebo s dalšími nástroji. V poslední části jsou porovnány výsledky klasifikátorů při použití různých parametrů a různého počtu nástrojů.cs
dc.description.abstractThis paper discusses design and implementation of classifying system for recognition of musical instruments from audio records with use of Musical Information Retrieval techniques. In the first part, paper describes parameters used for instrument classification, calculation of said parameters from records and reduction of feature vector. Next part is devoted to tuning and implementation of various classifiers with focus on neural networks. These classifiers ar further tested on records from IRMAS dataset wchich contain 11 musical instruments playing solo or with other instruments. Results of classifiers tested on different parameters and different numbers of instruments are discussed in the last part.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKÁRNÍK, R. Rozpoznávání hudebních nástrojů ze zvukových nahrávek za pomoci technik Music Information Retrieval [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118137cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/177553
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjecthudební nástrojecs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectMIRcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectparametrizacecs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectclassificationen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectMIRen
dc.subjectmusical instrumentsen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectparametrizationen
dc.subjectPythonen
dc.titleRozpoznávání hudebních nástrojů ze zvukových nahrávek za pomoci technik Music Information Retrievalcs
dc.title.alternativeMusical instruments recognition from audio records using Music information retrieval techniquesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-04cs
dcterms.modified2019-06-06-13:19:37cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118137en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 13:35:20en
sync.item.modts2025.01.15 21:01:37en
thesis.disciplineAudio inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.73 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
1.55 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118137.html
Size:
3.76 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_118137.html
Download
Collections
2019