|
| |
|
|
Cover Song Identification using Music Harmony Features, Model and Complexity Analysis
Maršík, Ladislav ; Pokorný, Jaroslav (vedoucí práce) ; Ge, Mouzhi (oponent) ; Łukasik, Ewa (oponent)
Title: Identifikace cover verzí skladeb pomocí harmonických příznaků, mo- delu harmonie a harmonické složitosti Author: Ladislav Maršík Department: Department of Software Engineering Supervisor: Prof. RNDr. Jaroslav Pokorný, CSc., Department of Software Engineering Abstract: Analýza digitálnej hudby a jej efektívne vyhl'adávanie založené na príznakoch je populárnou témou v rámci odvetvia music information re- trieval (MIR). Každé hudobné dielo má svoju charakteristickú harmonickú štruktúru, ale jej analýza sa používa na vyhl'adávanie len zriedka. Pokial' aplikácia neporovnáva akordický priebeh skladby, môže sa stat' že nesprávne vyhlási dve skladby za rôzne, aj ked' sa v skutočnosti odlišujú len zmenou nástrojov alebo speváka. V tejto práci ukážeme viaceré možnosti ako využit' hudobnú harmóniu pre MIR, a to hlavne pre detekciu cover verzií skladieb. Najprv sa venujeme vytvoreniu modelu hudobnej harmónie na základe hu- dobnej teórie. Definujeme nové koncepty: harmonickú zložitost', akordické vzdialenosti a vzdialenosti medzi chroma vektormi. Ukážeme ako tieto kon- cepty využit' pre vyhl'adávanie, analýzu a porovnáme náš model s modernými modelmi hudobnej kognície. V d'alšej časti sa venujeme dôkladnému porov- naniu harmonických...
|
|
|
Extrakce melodie pomocí hlubokého učení
Balhar, Jiří ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Maršík, Ladislav (oponent)
Extrakce melodie patří mezi nejdůležitější a nejtěžší úlohy oboru Music Information Retrieval, právě melodie je totiž tím hlavním, co si člověk po poslechu skladby odnáší a z podstaty se tedy často jedná o její nejvýraznější rys. Přítomnost hudebního dopro- vodu, který melodii podbarvuje, však pro algoritmické metody znemožňuje její průběh spolehlivě zachytit. V posledních letech se proto obor posouvá směrem k využívání metod hlubokého učení, které jsou schopny dřívější pravidlové systémy překonat. Na tyto práce navazujeme, představujeme tři nové metody a experimentálně ověřujeme volby, které jsme při jejich návrhu učinili. Ukazujeme, že nová architektura Harmonic Convolutional Neural Network, založená na úpravě vnitřního uspořádání obvyklé konvoluční sítě, díky které je schopna lépe zachytit harmonickou povahu jednotlivých tónů ze vstupních spektrogramů s logaritmickou osou frekvence, překonává state-of-the-art metody pro extrakci melodie na většině veřejně dostupných datasetech. 1
|
|
|
Feature Evaluation for Scalable Cover Song Identification Using Machine Learning
Martišek, Petr ; Maršík, Ladislav (vedoucí práce) ; Hajič, Jan (oponent)
Rozpoznávání cover verzí písní je oblast problematiky získávání informací z hudby, která se zabývá úkolem rozpoznat, zda dvě odlišné audio nahrávky obsahují různé verze téže písně. Jelikož cover verze se mohou lišit v tempu, tónině, instrumentaci a dalších vlastnostech, bylo během uplynulých let vytvořeno mnoho důmyslných příznaků vhodných pro tento účel. Pro- vedli jsme důkladnou analýzu 32 příznaků použitých v pracech zabývajících se touto problematikou, přičemž rozlišujeme příznaky přesné a škálovatelné. Přesné příznaky jsou založeny na sekvencích harmonických deskriptorů (ty- picky jsou to tzv. " chroma" vektory) a vedou k lepším výsledkům, avšak za cenu vyšší výpočetní náročnosti. Škálovatelné příznaky mají malou kon- stantní velikost a zachycují pouze obecné rysy dané audio nahrávky, díky čemuž je jejich výpočet rychlý a hodí se tak pro použití s velkými data- sety. Vybrali jsme 7 škálovatelných a 3 přesné příznaky, které jsme použili pro konstrukci našeho dvouúrovňového systému pro rozpoznávání cover verzí, přičemž škálovatelné příznaky jsou použity na první úrovni k prořezání data- setu a přesné na druhé úrovní pro zpřesnění výsledků. Dva...
|
|
| |
|
|
Generování polyfonní hudby pomocí neurových sítí
Židek, Marek ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Maršík, Ladislav (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat nové možnosti v generovaní unikátních polyfonních skladeb s použitím neuronových sítí. Generovaní hudby, ať už pomocí zvukových vln nebo diskrétních reprezentací je velmi zajimvé a v posledních letech zkoumané téma. Tato práce používá jako trénovací data klasickou polyfonní hudbu reprezentovanou ve formátu midi. Nejdříve v práci popíšeme problém, předvedeme relevantní architektury neuronových sítí a poté vysvětlíme naše nápady, ze kterých jeden, a to náš experiment se třemi verzemi přidávání "skip-connections" do modelu LSTM pro generaci hudby, považujeme za kvalitní příbytek do tohoto odvětví. U podobných prací byly "skip-connections" úspěšně zkoumány hlavně pro problémy klasifikace, nicméně naše výsledky ukazují slušné vyledky pro generaci hudby (např. 47% našich respondentů považovalo naše generované vzorky za realné). Kromě standartní automatizované evaluace na testovacích datech, která je pro generování hudby hůře uchopitelná, je v práci provedena velmi komplexní evaluace pomocí dotazníků. Tato evaluace byla navržena ne pouze pro předvedení výsledků naší práce, ale také pro odhalení zajimavých souvislostí o očekávání, předsudků a charakteristik respondentů. Toto považujeme za hodnotný zdroj informací pro budoucí práce o automatickém generování hudby.
|
|
| |
|
|
Komponování hudby pomocí programovacího jazyka
Pavlín, Tomáš ; Maršík, Ladislav (vedoucí práce) ; Hajič, Jan (oponent)
Komponování hudby pomocí počítače přináší mnoho problémů a dá se zrea- lizovat mnoha různými postupy. Existující programy na skládání hudby nedávají příliš volnosti skladatelům nebo jsou příliš komplikované pro uživatele bez tech- nického zázemí. V této práci přicházíme s intuitivním programovacím jazykem navrženým pro komponování hudby. Přikládáme také interpret tohoto jazyka, který je reprezentovaný přehledným grafickým uživatelským rozhraním umožňu- jícím komponovat a produkovat hudbu i uživateli bez technického či hudebního zaměření. Program přináší nový postup, kterým mohou skladatelé komponovat hudbu, umožňuje snadné vytváření hudby například do her a dá se využít k do- provodu ke zpěvu. 1
|
|
|
Webová aplikace pro sportovní ligy
Fajta, Václav ; Maršík, Ladislav (vedoucí práce) ; Ježek, Pavel (oponent)
Organizace ligových soutěží jednotlivců ve sportovních centrech přináší různá úskalí. Sportovci musí mít přístup k výsledkům a statistikám, organizátoři ligy kromě kontroly průběhu potřebují nastavovat a měnit pravidla, způsoby vyhod- nocováni a organizovat turnaje. Cílem této práce je vývoj aplikace, která by takovou činnost usnadnila. Zavádíme proto přizpůsobitelný systém, kde je možné spravovat více lig s rozdílnými nároky pod jedinou webovou aplikací. Vypořádá se s vícero sporty, různými systémy zápasů i specifickými pravidly každé soutěže. Postavena je na platformě ASP.NET a návrhovém vzoru Model-View-Controller. V práci popisujeme technologie a architekturu vývoje webových aplikací a vy- světlujeme princip práce našeho systému na diagramech a ukázkách.
|
|
|
Generování melodií pomocí genetického algoritmu
Helikar, Matouš ; Maršík, Ladislav (vedoucí práce) ; Křen, Tomáš (oponent)
Pro skládání hudby je, podobně jako u jakékoli jiné tvůrčí činnosti, důležitá prvotní inspirace. Jednou z možností je stavět na melodiích vytvořených počítačem. Tato práce se věnuje generování skladeb pomocí stromové reprezentace jejich struktury a zásuvných modulů, které tvoří nebo upravují jednotlivé hudební motivy. Vytvořené stromy pak lze vzájemně kombinovat pomocí křížícího algoritmu založeném na hodnocení od uživatele. Skladby se tak vyvíjí na různých úrovních, jako použité nástroje či hudební motivy, rytmus a celková struktura. Vhodným nastavením parametrů generátoru a dílčích modulů pak lze docílit rozmanitých skladeb, například pro tvůrčí podnět nebo relaxaci. Součástí práce je naprogramovaná aplikace využívající tento postup ke generování hudby a uživatelská studie spokojenosti s výslednými skladbami. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.