Detekce akordické struktury v hudebních nahrávkách

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda) Ing. MgA. Jana Jelínková (člen) doc. Ing. David Kubánek, Ph.D. (člen) Ing. Matěj Ištvánek, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (místopředseda)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Otázka oponenta: Proč Vámi zmíněné systémy pracují jen se základními akordy? Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAudio inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorIštvánek, Matějcs
dc.contributor.authorKučera, Ondřejcs
dc.contributor.refereeMiklánek, Štěpáncs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá získáváním informací z hudby, a to detekcí akordické struktury z audionahrávek. V práci jsou definovány pojmy akord či chroma příznaky a popsány způsoby převádění signálu z časové do frekvenční oblasti. Práce se věnuje průzkumu metod automatické detekce akordů; state-of-the-art metody jsou založené na principu hlubokého učení. Práce obsahuje systém implementovaný v jazyce Python, který umožňuje detekci akordů z audionahrávek. Jednotlivé nahrávky a přiřazená akordická označení lze vizualizovat. Systém nabízí výběr metod pro rozpoznání akordů – metodu na základě akordických šablon, metodu využívající deep chroma vektory a metodu založenou na konvoluční neuronové síti. Výsledky metod jsou vyhodnoceny na multižánrovém datasetu sestaveném z volně dostupných anotací a nahrávek.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with music information retrieval, namely automatic chord recognition in audio recordings. The thesis defines the concepts of chord and chroma features and describes the methods of converting the signal from the time domain to the frequency domain. The thesis explores methods for automatic chord detection; the state-of-the-art methods are based on deep learning. The thesis includes a system implemented in Python that allows chord detection from audio recordings. Individual recordings and associated chord labels can be visualized. The system offers a choice of methods for chord recognition – a method based on chord templates, a method using deep chroma vectors, and a method based on a convolutional neural network. The results of the methods are evaluated on a multi-genre dataset compiled from freely available annotations and recordings.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKUČERA, O. Detekce akordické struktury v hudebních nahrávkách [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other151130cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210876
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.subjectMIRcs
dc.subjectACRcs
dc.subjectakordcs
dc.subjectchroma příznakycs
dc.subjectPythoncs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectmultižánrová analýzacs
dc.subjectMIRen
dc.subjectACRen
dc.subjectchorden
dc.subjectchroma featuresen
dc.subjectPythonen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectmulti-genre analysisen
dc.titleDetekce akordické struktury v hudebních nahrávkáchcs
dc.title.alternativeChord structure detection in music recordingsen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-14cs
dcterms.modified2023-06-15-08:42:18cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid151130en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 17:39:35en
sync.item.modts2025.01.15 20:24:51en
thesis.disciplineZvuková produkce a nahrávánícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.55 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
12.78 KB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_151130.html
Size:
4.4 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_151130.html
Download
Collections
2023