|
| |
|
| |
|
|
Návrh signálů pro modelování nelineárních systémů
Kuba, Michael ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá trénovacími signály pro modelování nelineárních systémů pomocí hlubokého učení. Je zde popsán teoretický úvod k této problematice včetně úvodního popisu signálů a nelineárních zvukových zkreslovacích efektů. Cílem práce je navržení sady umělých trénovacích signálů, které mají sloužit k vytvoření modelů zkreslovacích kytarových efektů nebo elektronkových kytarových zesilovačů. Navržená sada umělých trénovacích signálů je poté zpracována kytarovými a baskytarovými efekty a pomocí rekurentní neuronové sítě jsou natrénovány jejich modely. Kvalita výsledných modelů je následně srovnána s kvalitou modelů vytvořených pomocí referenčního trénovacího signálu, složeného ze záznamů hry na elektrickou kytaru, a signálů z komerčně dostupných zařízení. Srovnání je provedeno dle objektivních metrik a subjektivního hodnocení pomocí poslechového testu MUSHRA.
|
|
|
Computational Methods for Comparative Music Performance Analysis
Ištvánek, Matěj ; Róka,, Rastislav (oponent) ; Jirásek, Ondřej (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
The availability of digital music content and various interpretations of musical pieces is increasing rapidly. Simultaneously, even though the computational methods of Music Information Retrieval (MIR) are evolving at a quick pace, they are not always reflected in related fields such as Music Performance Analysis (MPA). The main topic of this dissertation is the utilization of computational methods and digital music processing for the goals of MPA. It aims to combine MIR principles to analyze and compare differences in musical performances and their parameters. The thesis examines the limitations of conventional and machine learning-based onset and beat detectors to correctly estimate the ground-truth data under the effect of input audio degradations, sampling rate reductions, or in complex musical structures. Furthermore, this work shows the possibilities of music synchronization, parameter extraction, and feature selection application on novel string quartet data to provide a semi-automated strategy for binary classification of performers’ origin. Finally, it demonstrates a software tool for comparative music analysis by combining a comfortable user environment for playback, navigation, and visualization of music performance data with the computation methods of MIR.
|
|
|
Audio signal modelling using neural networks
Pešán, Michele ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Neural networks based upon the WaveNet architecture and recurrent neural networks are nowadays used in human speech synthesis and other various tasks such as "black-box" modeling systems for acoustic signals alteration (modulation effects, non-linear distortion units, etc.). This work aims, to sum up existing methods of neural network use in acoustic signal modeling. Next, the student is to implement chosen model of neuron network Python and will train this architecture to perform a simulation of desirable sound effect or acoustic alteration system. The task for this semester is, to sum up existing knowledge concerning neural networks. Training database of sound samples and implementation of a sound modeling neural net is to be created as well. Through recent years, neural networks have been used more and more extensively across many science fields. Neural networks based upon the WaveNet architecture and recurrent neural networks are nowadays used in human speech synthesis and other various tasks such as "black-box" modeling systems for acoustic signals alteration (modulation effects, non-linear distortion units, etc.). This academic work provides a brief introduction to the neural network terminology and common practice, elaborates on several types of neural network types, the main focus on DeepMind's WaveNet. Furthermore describes and compares results of experimental implementation of WaveNet and other types of neural network in audio signal "black-box" modeling tasks.
|
|
|
Výzkum tempových parametrů porovnávající zvukové nahrávky
Ištvánek, Matěj ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá technickými vlastnostmi audio signálů, respektive skladbami z připravené databanky, a popisuje používané parametry pro transkripci a rozbor audio signálů. Shrnuje poznatky z oblasti hudební teorie a automatické transkripce zvukových nahrávek, uvádí odborné studie zabývající se problematikou analýzy signálů a jejich výsledky. Dále uvádí atributy s největší schopností rozlišovat dané skladby podle tempa a obecně z rytmického a metrického hlediska. Práce analyzuje pomocí dvou zvolených metod jednotlivé interpretace skladby Leoše Janáčka „Smyčcový kvartet No. 1 – IV. Con moto" z definované databanky v jazyku MATLAB a předkládá výsledky analýzy a porovnání mezi jednotlivými metodami. Na závěr uvádí shrnutí celé práce a probírané problematiky.
|
|
|
Universal Audio 1176 Compressor
Pavlik, Miroslav ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Koton, Jaroslav (vedoucí práce)
The aim of this bachelor thesis is to get acquainted with the issue of analog compressor Universal Audio 1176 and verify the functionality and principles of individual block diagrams of this compressor. The bachelor's thesis is carried out for a detailed analysis of individual blocks of compressor 1176. A practical implementation was constructed, to verify the correct functionality of compressor 1176 on measurements, which were performed in the laboratory.
|
|
|
Detekce impulsního rušení ve zvukovém signálu
Hůla, Josef ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
Práce pojednává o známých metodách detekce impulsního rušení v hudebních nahrávkách. Obsahuje studii o difereciální, filtrační, autoregresivní a ARMA metodě detekce. Jednotlivé metody jsou prostudovány po teoretické stránce, následně je diskutováno o~charakteru detekovaného rušení. Metody jsou implementovány v praxi a jsou mezi sebou srovnány. Za účelem porovnání jsou aplikovány na uměle vytvořené impulsy se známou pozicí a poté i na nahrávky obsahující reálné poškození.
|
|
|
Analýza interpretace hudby metodami číslicového zpracování signálu
Ištvánek, Matěj ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami detekce not a tempa v hudebních signálech pomocí specifických metod číslicového zpracování. Rozebírá a popisuje danou problematiku jak z hudební, tak z technické stránky. Nejprve je testováno několik implementací využívajících různá programovací prostředí, poté je vybrán fungující systém s nejvyšší přesností detekce a s nastavitelnými parametry, který je následně použit pro testování funkčnosti na zvolené referenční databázi. Je vytvořena také nástavba uvedeného algoritmu pomocí aplikace Teagerova-Kaiserova energetického operátoru ve fázi předzpracování signálu. Rozdíl v přesnosti obou systémů je porovnán – operátor v průměru zvýšil přesnost detekce globálního tempa i časových pozic jednotlivých dob. Nakonec je analyzován druhý dataset obsahující 33 různých interpretací první věty skladby Bedřicha Smetany Smyčcový kvartet No. 1 e moll „Z mého života“. Výsledky ukazují, že průměrné tempo celé první věty skladby se v závislosti na pozdějším roku vzniku nahrávky mírně zmenšuje.
|
|
|
Nástroj pro simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby
Švejcar, Michael ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvoření programu umožňujícího simultánní přehrávání více interpretací jedné skladby a plynulého přepínání mezi nimi. K těmto účelům byl použit App Designer v prostředí MATLAB, jenž je určen k vývoji aplikací s grafickým uživatelským rozhraním. Pro vývoj aplikace bylo klíčové zejména použití dostupných toolboxů spolu s algoritmy pro výpočet víceúrovňového dynamického borcení časové osy. Výsledný přehrávač IntSwitcher umožňuje uživateli načíst dvě nahrávky interpretací jedné skladby. Ze vstupních souborů jsou nejprve vypočteny chromagramy, které jednotlivé nahrávky charakterizují z hlediska tónového vývoje v čase. Následně je na chromagramy aplikována metoda víceúrovňového dynamického borcení časové osy, jejímž výstupem je optimální cesta. Jedná se o matici, ve které jsou k sobě přiřazeny hudebně korespondující vzorky načtených audio souborů s rozlišením 50 ms. Dle této závislosti je během přehrávání určována korespondující časová pozice aktuálně neaktivní stopy, společně s pozicí jejího posuvníku. V případě přepnutí přehrávané nahrávky tedy začne druhá stopa hrát ve stejné části skladby, i pokud se tato část nachází v rozdílných časech jednotlivých nahrávek. Výsledná aplikace se jeví jako užitečný nástroj ke studování rozdílů mezi různými interpretacemi stejného hudebního díla.
|
host ::
RSS.