Webová aplikace výuky hry na kytaru
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Nástroje na výučbu hudobných nástrojov sú tu s nami už stovky rokov a podobne, ako všetko ostatné sa postupne prispôsobovali súčasnej dobe. Veľký počet týchto aplikácií je však príliš zložitý, mätúci a vo všeobecnosti pre ich používateľov užívateľsky neprívetivý. Zároveň sa nájde iba zopár aplikácií, ktoré majú implementovanú funkciu zisťovania hraného tónu hráčom v reálnom čase, čo je pre začínajúcich a mierne pokročilých gitaristov veľmi žiadúce a potrebné. Táto bakalárska práca ukazuje a vysvetľuje implementáciu jednotlivých nástrojov potrebných na výučbu pomocou techník detekcie dominantnej frekvencie a filtrovania nežiaducich zvukových artefaktov pomocou algoritmu z oblasti konvolučných neurónových sietí. Zároveň je cieľom sa zamerať na robustnosť algoritmu, tj. dokáže detekovať a určiť hraný tón na gitare aj v hlučnom prostredí. Jednotlivé nástroje vytvorené v rámci tejto aplikácie využívajú tento algoritmus a v kombinácii s jednoduchým používateľským rozhraním poskytujú možnosť vhodnej alternatívy na výúčbu gitarovej hry.
Tools for teaching musical instruments have been with us for hundreds of years and, like everything else, have gradually adapted to the present day. However, a large number of these applications are overly complex, confusing, and generally unfriendly for their users. At the same time, there are only a handful of apps that have an implemented feature of real-time detection of the played note by the player, which is very desirable and necessary for beginner and moderately advanced guitar players. This bachelor thesis demonstrates and explains the implementation of the various tools needed for teaching using techniques for dominant frequency detection and filtering out unwanted audio artifacts using an algorithm from the field of convolutional neural networks. At the same time, the goal is to focus on the robustness of the algorithm, i.e., it can detect and determine the played tone on the guitar even in noisy environments. The algorithm used by the individual tools developed within this application, combined with a simple user interface, provide the alternative for teaching how to play guitar.
Tools for teaching musical instruments have been with us for hundreds of years and, like everything else, have gradually adapted to the present day. However, a large number of these applications are overly complex, confusing, and generally unfriendly for their users. At the same time, there are only a handful of apps that have an implemented feature of real-time detection of the played note by the player, which is very desirable and necessary for beginner and moderately advanced guitar players. This bachelor thesis demonstrates and explains the implementation of the various tools needed for teaching using techniques for dominant frequency detection and filtering out unwanted audio artifacts using an algorithm from the field of convolutional neural networks. At the same time, the goal is to focus on the robustness of the algorithm, i.e., it can detect and determine the played tone on the guitar even in noisy environments. The algorithm used by the individual tools developed within this application, combined with a simple user interface, provide the alternative for teaching how to play guitar.
Description
Citation
MIKOTA, M. Webová aplikace výuky hry na kytaru [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (předseda)
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (člen)
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (člen)
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Dytrych, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-08-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení