Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda) doc. Ing. MgA. Mgr. Dan Dlouhý, Ph.D. (místopředseda) MgA. et Mgr. Ondřej Jirásek, Ph.D. (člen) Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen) Mgr. Tomáš Staudek, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázky oponenta: Dokázal byste vysvětlit pojem „silný“ parametr, který uvádíte v kapitole Tempo - 2.4.4 a ve třech větách popsat algoritmus jeho výpočtu? Otázky komise: Je rozsah přílohy práce v podobě velkého množství dále nekomentovaných obrázků adekvátní? Je tempo, které je vypočítáno pomocí MIRToolboxu, vhodným parametrem i přes nedokonalou detekci dob? 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.authorMartinek, Václavcs
dc.contributor.refereeZvončák, Vojtěchcs
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabyvá návrhem a realizací systému rozpoznávajícího hudební coververze. Úvodní část je věnována vypočtu parametrů z audio signálu pomocí technik Music Information Retrieval. Následně jsou definovány různé podoby coververzí a hudební aspekty, které coververze sdílí. V práci je rovněž podrobně popsána tvorba a rozdělení databáze coververzí. Dále jsou zde uvedeny metody a techniky pro porovnání a zpracování vypočítanych parametrů. Pozornost je pak věnována metodě OTI, vypočet CSM a metodám, které se zabyvají selekcí parametrů. Další část se věnuje návrhu systémů na rozpoznávání coververzí. V práci jsou pak srovnány již navržené systémy na rozpoznávání coververzí. Následně jsou popsány techniky strojového učení a evaluační metody pro vyhodnocení klasifikace. Větší část je věnována umělym neuronovym sítím. Poslední kapitola se zabyvá implementací dvou systémů v prostředí MATLAB a Python. Tyto systémy jsou následně otestovány na vytvořené databázi coververzí. V závěru je diskutována úspěšnost těchto systémů a případné možnosti pro zlepšení.cs
dc.description.abstractThis master’s thesis deals with designs and implementation of systems for music cover recognition. The introduction part is devoted to the calculation parameters from audio signal using Music Information Retrieval techniques. Subsequently, various forms of cover versions and musical aspects that cover versions share are defined. The thesis also deals in detail with the creation and distribution of a database of cover versions. Furthermore, the work presents methods and techniques for comparing and processing the calculated parameters. Attention is then paid to the OTI method, CSM calculation and methods dealing with parameter selection. The next part of the thesis is devoted to the design of systems for recognizing cover versions. Then there are compared systems already designed for recognizing cover versions. Furthermore, the thesis describes machine learning techniques and evaluation methods for evaluating the classification with a special emphasis on artificial neural networks. The last part of the thesis deals with the implementation of two systems in MATLAB and Python. These systems are then tested on the created database of cover versions.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationMARTINEK, V. Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other134486cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/197118
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.subjectaudio coververzecs
dc.subjectbinárnícs
dc.subjectCSMcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjectMIRcs
dc.subjectmRMRcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectOTIcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectaudio cover songen
dc.subjectbinaryen
dc.subjectCSMen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectconvolution neural networken
dc.subjectMIRen
dc.subjectmRMRen
dc.subjectneural networken
dc.subjectOTIen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleRozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrievalcs
dc.title.alternativeRecognition of music cover versions using Music Information Retrieval techniquesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-10cs
dcterms.modified2021-06-11-08:01:22cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid134486en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:28:51en
sync.item.modts2025.01.15 19:10:02en
thesis.disciplineZvuková produkce a nahrávánícs
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:
3.19 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.03 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_134486.html
Size:
4.85 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_134486.html
Download
Collections
2021