|
|
Webové rozhraní pro vizualizaci zvukových parametrů
Putz, Viliam ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Miklánek, Štěpán (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá spôsobmi extrakcie zvukových parametrov zo zvukových súborov, vizualizáciou týchto parametrov a následne implementáciou programu webového rozhrania, ktoré zabezpečuje túto vizualizáciu. V úvode je všeobecne popísaný odbor Music Information Retrieval, s ktorým táto práca úzko súvisí. Popísaný je taktiež súčasný stav v oblasti aplikácií pre extrakciu zvukových parametrov. Uvedené sú najznámejšie knižnice v tejto oblasti pre viacero programovacích jazykov. V druhej kapitole sú pomenované a popísané zvukové parametre, ktoré je možné z audio súboru extrahovať. Nasleduje popis spôsobu implementácie, použité technológie, diagram funkcií webového rozhrania, vysvetlenie funkčnosti a taktiež je popísané užívateľské rozhranie a jeho funkcie.
|
|
|
Systém pro nalezení duplikátů nahrávek na základě audio informace
Švejcar, Michael ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami pro rozpoznání hudebních duplikátů v databázi souborů. Problém tkví v tom, že soubory hudebních duplikátů nemusí být vždy zcela shodné - mohou se lišit například v kvalitě či obsaženém potlesku na konci jedné z nahrávek. Cílem bylo navrhnout a implementovat systém, který shodné nahrávky identifikuje, vzájemně k sobě přiřadí a zapíše do výstupního souboru. Systém by měl být dostatečně robustní vůči již zmíněným drobným rozdílům mezi duplikáty, zároveň by měl být natolik přesný, aby nedocházelo k chybnému přiřazení vzájemně neshodných nahrávek. K těmto účelům byl použit programovací jazyk Python společně s dostupnými knihovnami pro výpočet chromagramů, techniky Image Hashing a různých variant algoritmu dynamického borcení časové osy. V rámci výsledného systému byly implementované tři různé metody, lišící se v jejich přesnosti a výpočetní náročnosti. Metody byly následně otestované na předem připraveném datasetu a na základě získaných výsledků byly vytvořeny čtyři různé úrovně přednastavené přesnosti výsledného systému. Výsledný systém se jeví jako vysoce přesný a zároveň robustní vůči nahrávkám, které jsou si velmi podobné, nikoli však shodné, jako je tomu u různých interpretací stejné skladby.
|
|
|
Metodika digitalizace fonografických válečků: proces a postupy digitálního přepisu fonografických válečků na přístroji Endpoint
Ištvánek, Matěj ; Mejzr, Martin ; Schüller, Marian ; Šír, Filip ; Tyson, Geoff
Metodika digitalizace fonografických válečků: proces a postupy digitálního přepisu fonografických válečků na přístroji Endpoint je určena kurátorům zvukových sbírek, zvukovým technikům, restaurátorům a archivářům, ale obecně i všem, kdo se zajímají o tyto historické nosiče – pro ně muže být cenným zdrojem ucelenějšího poznání. Tento metodický text může být rovněž nápomocný vedoucím pracovníkům při plánování, rozhodování a organizaci činností spojených s digitalizací nejrůznějších druhu historických dokumentu a sbírkových předmětů.
Plný text:  PDF
|
|
|
The Application Of Tempo Calculation For Musicological Purposes
Istvanek, Matej
Beat tracking systems capture time positions of beats within digital recordings. Theyare used, for example, in streaming portals, but applications in the musicological analysis are oftenneglected. In this article, two different methods of beat tracking systems are tested—conventionaland the state-of-the-art—on the specific motif of a string quartet music, which is one of the mostcomplex tasks for beat detectors in general. The aim here is to determine which system is better formusicology purposes. This often involves determining not only the position of individual beats andestimating the tempo but also the accuracy of determining their number. Evaluation analysis maybe suitable for comparing the accuracy of detectors, but may not necessarily reflect the requirementsof musicological analysis. The results of selected detectors show that a system based on a recurrentneural network seems to be the most suitable.
|
|
|
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.
|
|
|
Detektor tempa hudebních nahrávek na bázi neuronové sítě
Suchánek, Tomáš ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Ištvánek, Matěj (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá systémy k detekci tempa a dob v hudebních nahrávkách, jejichž funkčnost je založena na neuronových sítích. Je zde popsána struktura těchto systémů a způsob zpracování signálu v jejich jednotlivých blocích. Pozornost je potom věnována především rekurentním a temporálním konvolučním sítím, které ze své podstaty detekci tempa a dob dokáží efektivně řešit. Vybrané metody, architektury sítí a jejich modifikace jsou pak implementovány v rámci uceleného detekčního systému, který je dále testován a vyhodnocen procesem křížové validace na žánrově rozmanitém datasetu. Z výsledků vyplývá, že systém s vlastní architekturou temporální konvoluční sítě dosahuje srovnatelných výsledků se zahraničními publikacemi – v rámci datasetu SMC se například projevil jako nejúspěšnější, naopak v případě jiných se nacházel mírně pod přesností state-of-the-art systémů, přičemž navržená síť si i přes zvýšenou vnitřní komplexnost zachovává nízkou výpočetní náročnost.
|
|
|
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).
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Enhancement Of Global Tempo Computation In Beat Tracking System Based On Teager-Kaiser Energy Operator
Ištvánek, Matěj
Beat detection systems and onset detections are used in music information retrieval (MIR) research field for the calculation of the global tempo (GT) and beat positions in audio recordings. The aim of this article is to introduce the enhancement of the onset detector and therefore the beat tracking system. The enhancement is based on the Teager-Kaiser energy operator (TKEO), which is used in pre-processing stage before the onset computation. The proposed method is firstly evaluated in terms of ability to estimate GT of a given audio track and then it is tested on the string quartet database. Results suggest that the TKEO could improve accuracy of GT estimation. Proposed beat tracking system could be used for analysis of interpretation changes in string quartet music.
|
host ::
RSS.