Rozpoznání hudebního slohu z orchestrální nahrávky za pomoci technik Music Information Retrieval
| but.committee | doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda) doc. Ing. MgA. Mgr. Dan Dlouhý, Ph.D. (místopředseda) Mgr. Tomáš Staudek, Ph.D. (člen) PhDr. Aleš Dvořák (člen) Dr. Ing. Libor Husník (člen) Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázky oponenta: - Ve své práci uvádíte, že vaše datová sada (600 skladeb) se skládá ze zkrácených nahrávek o délce 30s. Na základě jakých kritérií byly vybírány tyto zkrácené pasáže? - Odpověděla dostatečně. - Jak jste ve své práci předcházela přetrénování klasifikátorů? - Odpověděla dostatečně. Otázky komise: - Jak ovlivňuje úspěšnost klasifikace kvalita nahrávky? - Odpověděla dostatečně. - Jak jste pracovala s velkou dynamikou klasických skladeb? - Odpověděla dostatečně. - Jak jste hodnotila úspěšnost klasifikátoru? - Odpověděla dostatečně. - Použila v práci jste křížovou validaci? - Odpověděla dostatečně. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Audio inženýrství | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Kiska, Tomáš | cs |
| dc.contributor.author | Jelínková, Jana | cs |
| dc.contributor.referee | Zvončák, Vojtěch | cs |
| dc.date.created | 2020 | cs |
| dc.description.abstract | Pojem klasická hudba obsahuje, stejně jako žánry populární hudby, mnoho žánrových variant. Cílem práce je pomocí strojového učení rozlišit tyto žánrové varianty z orchestrálních nahrávek. Tato práce se zaměřuje na skladby z období od konce 16. století do začátku 20. století, jedná se tedy o baroko, klasicismus a romantismus. K identifikaci těchto tří hudebních slohů je využita metoda Music Information Retrieval, která spočívá v získávání parametrů z nahrávek a jejich evaluaci. Evaluované parametry jsou využity jako vstupní data pro klasifikátory. Klasifikace probíhá pomocí metod strojového učení, konkrétně se jedná o algoritmy kNN (K-Nearest Neighbor, v češtině k-nejbližší soused), LDA (Linear Discriminant Analysis, lineárně diskriminační analýza), GMM (Gaussian Mixture Models, Gaussovy smíšené modely) a SVM (Support Vector Machines, podpůrné vektory). V závěru práce je shrnuta dosažená úspěšnost jednotlivých klasifikačních algoritmů. Výsledky ukázaly, že značná odlišnost barokního slohu od zbylých dvou slohů, umožňuje jeho velmi přesnou klasifikaci. Naproti tomu klasicismus vykazuje velkou podobnost s romantismem a jeho identifikace proto dosahuje nižší úspěšnosti. Toto zjištění je ve shodě s předpokladem, který vychází z hudebně-teoretické charakteristiky slohů, která je popsána v první kapitole této práce. | cs |
| dc.description.abstract | As all genres of popular music, classical music consists of many different subgenres. The aim of this work is to recognize those subgenres from orchestral recordings. It is focused on the time period from the very end of 16th century to the beginning of 20th century, which means that Baroque era, Classical era and Romantic era are researched. The Music Information Retrieval (MIR) method was used to classify chosen subgenres. In the first phase of MIR method, parameters were extracted from musical recordings and were evaluated. Only the best parameters were used as input data for machine learning classifiers, to be specific: kNN (K-Nearest Neighbor), LDA (Linear Discriminant Analysis), GMM (Gaussian Mixture Models) and SVM (Support Vector Machines). In the final chapter, all the best results are summarized. According to the results, there is significant difference between the Baroque era and the other researched eras. This significant difference led to better identification of the Baroque era recordings. On the contrary, Classical era ended up to be relatively similar to Romantic era and therefore all classifiers had less success in identification of recordings from this era. The results are in line with music theory and characteristics of chosen musical eras. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | JELÍNKOVÁ, J. Rozpoznání hudebního slohu z orchestrální nahrávky za pomoci technik Music Information Retrieval [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020. | cs |
| dc.identifier.other | 126069 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/189407 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | hudební slohy | cs |
| dc.subject | baroko | cs |
| dc.subject | klasicismus | cs |
| dc.subject | romantismus | cs |
| dc.subject | orchestrální nahrávky | cs |
| dc.subject | Music Information Retrieval | cs |
| dc.subject | extrakce parametrů | cs |
| dc.subject | minimální redundance | cs |
| dc.subject | maximální relevance | cs |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | k-nejbližší soused | cs |
| dc.subject | lineárně diskriminační analýza | cs |
| dc.subject | Gaussovy smíšené modely | cs |
| dc.subject | podpůrné vektory | cs |
| dc.subject | Support Vector Machines | cs |
| dc.subject | Gaussian Mixture Models | cs |
| dc.subject | Linear Discriminant Analysis | cs |
| dc.subject | K-Nearest Neighbor | cs |
| dc.subject | Wavelet Scattering | cs |
| dc.subject | Error-Correcting Output Codes | cs |
| dc.subject | historical periods of music | en |
| dc.subject | Baroque era | en |
| dc.subject | Classical era | en |
| dc.subject | Romantic era | en |
| dc.subject | orchestral recordings | en |
| dc.subject | Music Information Retrieval method | en |
| dc.subject | parameters extraction | en |
| dc.subject | minimum Redundancy Maximum Relevance method | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | K-Nearest Neighbor | en |
| dc.subject | Linear Discriminant Analysis | en |
| dc.subject | Gaussian Mixture Models | en |
| dc.subject | Support Vector Machine | en |
| dc.subject | Wavelet Scattering | en |
| dc.subject | Error-Correcting Output Codes | en |
| dc.title | Rozpoznání hudebního slohu z orchestrální nahrávky za pomoci technik Music Information Retrieval | cs |
| dc.title.alternative | Recognition of music style from orchestral recording using Music Information Retrieval techniques | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2020-06-18 | cs |
| dcterms.modified | 2020-06-19-06:26:04 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 126069 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 14:25:36 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 19:08:19 | en |
| thesis.discipline | Audio inženýrství | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |