|
|
Realizace zvukového efektu Waveshaper
Leitgeb, David ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Schimmel, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je realizace nelineárního zvukového efektu typu waveshaper. Ten se skládá z těchto základních bloků: uživatelem editovatelná převodní charakteristika, různé typy kmitočtové filtrace a několik stupňů převzorkování. Prototyp tohoto efektu byl nejprve realizován pomocí softwaru Matlab v kombinaci s jeho rozšířením Audio Toolbox. Z důvodu určitých omezení tohoto prototypu způsobených použitým prostředím byl následně celý efekt od základu přepsán do jazyka C++. Pro tuto implementaci byl využit framework JUCE, který je převážně používaný pro tvorbu aplikací určených ke zpracování zvukového signálu. Přechod na toto prostředí umožnil především editaci převodní charakteristiky v reálném čase a převedení efektu do formátu VST3. Kromě stručného představení použitých typů systémů, motivace pro převzorkování a popisu implementace obou prototypů jsou v práci obsaženy i grafické ukázky demonstrující jejich správnou funkčnost. Zvukové soubory související s těmito ukázkami jsou součástí elektronické přílohy.
|
|
|
Určení místa původu hudebních interpretací české komorní a orchestrální hudby za pomoci technik Music Information Retrieval
Miklánek, Štěpán ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá statistickou analýzou nahrávek české komorní a orchestrální hudby. Významná část této práce je věnována problematice extrakce parametrů z nahrávek. V rámci extrakce parametrů jsou využity techniky zpracování hudebního signálu používané v oblasti Music Information Retrieval. Dále jsou v práci představeny kroky při zpracovávání databází nahrávek a výběru stejných notových úseků z jednotlivých interpretací skladeb pomocí dynamického borcení časové osy. Pro účely výběru stejného notového úseků z interpretací byl naprogramován nástroj v prostředí MATLAB. V neposlední řadě je představen vyhodnocovací systém, pomocí kterého je prováděna klasifikace nahrávek podle místa původu. Samotná klasifikace je provedena v podobě binárního rozdělení na dvě skupiny Česko a svět. První část vyhodnocení spočívá v individuální analýze jednotlivých statistických parametrů, přičemž je hodnocena jejich diskriminační síla. Druhá část vyhodnocení spočívá v selekci skupin parametrů, které by měly zvýšit přesnost klasifikace oproti individuální analýze parametrů.
|
|
|
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.
|
|
|
Návrh a realizace akustických úprav poslechového prostoru
Vajda, Michal ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Schimmel, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje návrhu akustických úprav bytového prostoru a následné realizaci těchto úprav. Jejím cílem je navrhnout optimální řešení prostoru pro poslech hudby v souladu s Českými technickými normami. Základními zkoumanými parametry jsou doba dozvuku a kritéria akustické kvality. Práce se zabývá simulací v modelovacím programu EASE a řeší situace před akustickou úpravou i po ní. Pro komplexní řešení výše uvedených úprav a dosažení vytyčeného cíle jsou použity následující metody a postupy: Měření doby dozvuku je provedeno pomocí metody přerušeného šumu, výpočty jsou provedeny za pomocí Sabinova a Eyringova vzorce. Dále je simulace ověřena vlastním kalkulátorem v programu Excel. Po využití absorbérů vhodných k úpravě je provedena realizace s konečným měřením doby dozvuku. Na závěr je vytvořen dodatečný návrh úprav pomocí Helmholtzových rezonátorů. Realizovanými metodami je dosaženo optimální a zároveň kmitočtově vyrovnané doby dozvuku a místnost je možné využívat jako mixážní halu pro vícekanálový záznam zvuku.
|
|
|
Interaktivní představení audiovizuálních děl ve virtuální realitě
Abdulvaliyev, Chamit ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na vývoj VR aplikace, která umožňuje prezentaci audiovizuálních děl ve virtuálním prostoru. Tato práce vznikala ve spolupráci s Vašulka Kitchen Brno v rámci projektu Vasulka Live Archive / Interfaces a využívá díla Steiny a Woodyho Vašulkových. Aplikace umožňuje přehrávání videí na virtuálním plátně, přetáčení videí, zobrazení predikcí vygenerovaných neuronovou sítí, změnu seřazení náhledů videí v prostoru a změnu virtuálního prostředí. Data o predikcích a uspořádání videí jsou načítány z JSON souborů, které byly poskytnuty vedoucím práce. Jednotlivá videa jsou při spuštění načítána z lokálního úložiště zařízení. Predikce jsou vizualizovány pomocí vygenerovaných textur pro jednotlivé tagy. Uživatel má k dispozici dvě prostředí, a to vesmír a galerii, která byla modelována dle výstavního prostoru Vašulka Kitchen Brno. V prostředí vesmíru je uživateli umožněno pohybovat se za pomocí páček na ovladačích, což simuluje let pomocí tryskového batohu. Přetáčení videí a změna seřazení náhledů je ovladatelné pomocí tlačítek na ovladačích. Při vývoji byl využit herní engine Unity a aplikace byla testována na VR brýlích Oculus Quest 2. Text bakalářské práce je rozdělen na dvě části. V první části je popisován základní kontext VR vývoje a herní enginy, které tento vývoj umožňují. Konkrétně jsou popisovány tyto enginy: Godot, PlayCanvas a Unity. Druhá část se věnuje postupu vývoje VR aplikace a výsledkům bakalářské práce. Přibližuje proces přípravy virtuální scény a práci s Unity editorem. Taktéž vysvětluje fungování jednotlivých skriptů a způsoby řešení problémů, které během vývoje nastaly.
|
|
|
Porovnávání zvukových nahrávek za pomoci parametrů popisující barvu zvuku
Miklánek, Štěpán ; Schimmel, Jiří (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výzkumem parametrů popisující nahrávky na základě barvy zvuku. Nejprve je popsán historický vývoj a novodobý přístup v oblasti Music Information Retrieval (MIR), poté je popsán postup při zpracovávání hudebního signálu a daná problematika je nastíněna jak z pohledu hudební teorie, tak z pohledu číslicového zpracování signálu. Následuje popis předzpracování signálu, tato část je důležitá z hlediska parametrizace hudebního signálu. V kapitole parametrizace jsou shrnuty poznatky o parametrech, které jsou běžně využívány při získávání informací z nahrávek, přičemž je kladen důraz zejména na parametry týkající se barvy zvuku. Je také představena databáze nahrávek k analýze a návrh vyhodnocovacího systému, který bude nahrávky analyzovat. Nakonec je představena individuální analýza parametrů, kterými jsou popisovány nahrávky na základě barvy zvuku.
|
|
|
Automatická klasifikace obrazů
Ševčík, Zdeněk ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat shlukovací algoritmy strojového učení bez učitele, které lze použít pro klasifikaci databáze obrazů podle podobnosti. Pro vybrané shlukovací algoritmy je sepsán teoretický základ. Pro zlepšení klasifikace použité databáze se diplomová práce zabývá různými metodami předzpracování obrazů. Těmito metodami jsou z obrazu extrahovány příznaky. Dále práce řeší implementaci metod předzpracování a praktickou aplikaci shlukovacích algoritmů. V praktické části je naprogramována aplikace v programovacím jazyce Python, která klasifikuje databázi obrazů do tříd podle podobnosti. Diplomová práce testuje všechny použité metody a ke konci práce je zpracována rešerše výsledků.
|
|
|
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.
|
|
|
Systémy pro určení rytmických struktur v hudebních nahrávkách
Staňková, Karolína ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá systémy pro detekci rytmických struktur hudebních nahrávek. Obor získávání informací z hudby (MIR) umožňuje zkoumat harmonické a tonální vlastnosti hudby, rytmus, tempo apod., a využívá se v akademické i komerční sféře. V oblasti detekce rytmických struktur se využívají různé algoritmy, nicméně dnes většina nových metod využívá neuronové sítě. Cílem této práce je shrnout dosavadní výsledky výzkumů systémů pro detekci hudebních dob a tempa v oboru MIR, popsat způsoby výpočtu a vyhodnocení parametrů hudebních nahrávek, a implementovat program, který umožní srovnání dostupných detekčních systémů. Výsledkem práce je program v jazyce Python, který využívá k detekci rytmické struktury testovacích nahrávek šest různých systémů. Výstupy algoritmů následně kontroluje podle zadané reference a pomocí několika hodnotících veličin dané systémy porovnává mezi sebou. K tomu využívá dvou databází hudebních nahrávek, jedné větší převzaté a jedné menší vytvořené v rámci této práce (včetně anotací, tedy referenčních časů dob pro jednotlivé nahrávky). Program též umožňuje zobrazení výsledků v grafech a přehrání libovolné nahrávky doplněné o stopu obsahující detekované časy dob.
|
|
|
Extrakce parametrů pro výzkum interpretačního výkonu
Laborová, Anna ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Rozdílné interpretace stejné skladby se mohou mezi sebou zásadně lišit. Nejen skladatel a noty definují posluchačův hudební zážitek, ale i charakteristická interpretace je integrální částí hudebního díla. Pro objektivní analýzu interpretačního výkonu jsou parametry rozděleny do čtyř tříd – z hlediska času (tempa), hlasitosti (dynamiky), témbru a výšky tónu. Každý parametr nebo jejich kombinace může ovlivnit výsledný unikátní charakter interpretace. Extrakce parametrů pro výzkum interpretačního výkonu je jedno z komplikovaných témat stojící na pomezí oblastí analýzy interpretačního výkonu a získávání informací z hudby. Předložená práce shrnuje poznatky a metody z obou oblastí. Pro výzkum byla vytvořena databáze, která obsahuje 31 nahrávek jedinečných interpretací 2. věty Lento Smyčcového kvartetu č. 12 F dur (1893) českého romantického skladatele Antonína Dvořáka (1841–1904).
|
host ::
RSS.