|
|
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...
|
|
|
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...
|
host ::
RSS.