Rozpoznání hudebního žánru - Káčerová, Erika (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2016)
Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvorenie systému pre automatické rozpoznávanie hudobného žánru. Práca rieši dva hlavné problémy, ktorými sú získanie príznakov žánru a proces strojového učenia. Za účelom získania príznakov je napísaný zdrojový kód v programovacom jazyku JAVA s použitím knižnice jAudio. V programe RapidMiner Studio je vytvorených 6 modelov metód strojového učenia. Najvhodnejšia z nich, metóda neurónových sietí je potom ladená a testovaná na rôznych úsekoch piesní z databázy. Táto databáza obsahuje 250 tréningových skladieb a 25 testovacích skladieb z piatich žánrov: vážna hudba, disco, drum and bass, hip hop a rock.

The aim of this bachelor thesis is creating a system for automatic music genre recognition. The thesis deals with two main issues, which are feature extraction of a genre and machine learning process. For the purpose of feature extraction a source code is written in JAVA programming language based on jAudio library. Six machine learning models are created in RapidMiner Studio software. The most appropriate one of them, Neural Networks method is then improved and tested on different parts of songs from database.These database contains 250 training songs and 25 test songs from five music genres: classical music, disco, drum and bass, hip hop and rock.
Musical genre classification
Keywords: dolovanie dát; extrakcia príznakov; hudobný žáner; JAVA; neuronové siete; RapidMiner; strojové učenie; Data Mining; Feature Extraction; JAVA; Machine Learning; Music Genre; Neural Networks; RapidMiner