|
|
Převod zvuku do MIDI formátu
Pleva, Pavel ; Frýza, Tomáš (oponent) ; Fedra, Zbyněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi převodu jednoduchého hudebního signálu do MIDI formátu. Obsahuje stručné uvedení do vybraných částí standardu MIDI, které jsou pro tuto problematiku důležité. Dále jsou probrány charakteristicé vlastnosti zvuku, jež je potřeba z hudebního signálu pro zápis do SMF zjistit nebo které jejich zjišťování jistým způsobem ovlivňují. Na konci práce je popsán algoritmus pro převod implementovaný v prostředí Matlab.
|
|
|
Převod not jednohlasé melodie ze zvukového signálu do protokolu MIDI
Krupička, Jan ; Rášo, Ondřej (oponent) ; Mačák, Jaromír (vedoucí práce)
Úkolem diplomové práce je porovnat možnosti detekce frekvence základního tónu v jednohlasé melodii. V práci je uveden přehled detekčních metod vycházejících z metod pro detekci základního tónu řeči. Tyto metody využívají časové, spektrální a kepstrální oblasti. Jsou porovnávány z hlediska úspěšnosti detekce na různých testovacích signálech. Součástí práce je implementace těchto metod v programovacím prostředí Matlabu. V úvodu práce jsou popsány základní vlastnosti hudebního signálu. Uveden je přehled různých soustav ladění a popsána problematika určení výšky tónu z detekované frekvence. V další části se práce zabývá problematikou MIDI. Uvedena je stručná historie a základní popis MIDI protokolu. Větší část je věnována struktuře a způsobu zápisu do takzvaného standardního MIDI souboru (SMF) a způsobu převodu detekovaných frekvencí na čísla not dle MIDI protokolu. Posledním úkolem práce bylo vytvořit program v jazyce C. Jeho úkolem je analyzovat jednohlasou melodii ve formě zvukového signálu a přiřadit detekovaným tónů čísla not dle MIDI, které jsou následně zapsány do SMF. Pro tento program byla vybrána detekce základního tónu v časové oblasti, která vykazovala nejlepší výsledky v porovnání s ostatními. Pro urychlení výpočtu korelace byl použit algoritmus takzvané rychlé korelace. Program byl vytvořen ve formě MEX souboru, který je možno využít v programovacím prostředí MATLAB prostřednictvím jeho externího rozhraní pro jazyky C a Fortran. Byl také připojen také popis knihovny FFTW, použité pro výpočty Fourierovy transformace.
|
|
|
Počítačová analýza sportovních zápasů
Židlík, Pavel ; Balík, Miroslav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností rychlé analýzy fotbalového utkání z audio složky záznamu s možností využití některých metod také pro jiná než fotbalová utkání. Při úvodním zamyšlení bylo zaměřeno na detekci hvizdu píšťalky. Ten se ve spektru projevuje svým specifickým základním kmitočtem, který je mimo kmitočty běžné mluvy. Po odhadu harmonických kmitočtu, bylo zaměřeno na rozpoznání významu hvizdu. K této problematice bylo využito pana rozhodčího, který mne informoval o počtu druhů hvizdu a poskytl mi referenční vzorky pro klasifikaci hvizdu. Pro zjištění významu hvizdu bylo použito neuronové sítě s typem učení zpětné šíření. Dalším příznakem pro detekci významných okamžiků ze zápasu bylo zaměřeno na základní tón komentátora. V případě, že komentátor zápas prožívá naplno tak s každou významnou akcí, která se v zápase odehraje, se automaticky zvyšuje také jeho základní tón promluvy. Dalším příznakem, na který bylo zaměřeno, je detekce zvýšeného základního tónu komentátorova hlasu. Významným okamžikem v zápase jsou také národní hymny týmu, které proti sobě hrají. Dalším příznakem pro analýzu je tedy detekce hymny. Pro získání příznaku z audio signálu bylo využito výhod melovských kepstrálních koeficientů (MFCC) z nich bylo získáno 20 koeficientů. Tyto koeficienty byly použity jako vstup pro klasifikátor založený na neuronové sítí s typem učení zpětné šíření. Pro snadné použití těchto metod bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní s možností přehledného náhledu získaných výsledků a také s možností přehrání vybraného úseku.
|
|
|
Převod zvuku do MIDI formátu
Pleva, Pavel ; Frýza, Tomáš (oponent) ; Fedra, Zbyněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi převodu jednoduchého hudebního signálu do MIDI formátu. Obsahuje stručné uvedení do vybraných částí standardu MIDI, které jsou pro tuto problematiku důležité. Dále jsou probrány charakteristicé vlastnosti zvuku, jež je potřeba z hudebního signálu pro zápis do SMF zjistit nebo které jejich zjišťování jistým způsobem ovlivňují. Na konci práce je popsán algoritmus pro převod implementovaný v prostředí Matlab.
|
|
|
Převod not jednohlasé melodie ze zvukového signálu do protokolu MIDI
Krupička, Jan ; Rášo, Ondřej (oponent) ; Mačák, Jaromír (vedoucí práce)
Úkolem diplomové práce je porovnat možnosti detekce frekvence základního tónu v jednohlasé melodii. V práci je uveden přehled detekčních metod vycházejících z metod pro detekci základního tónu řeči. Tyto metody využívají časové, spektrální a kepstrální oblasti. Jsou porovnávány z hlediska úspěšnosti detekce na různých testovacích signálech. Součástí práce je implementace těchto metod v programovacím prostředí Matlabu. V úvodu práce jsou popsány základní vlastnosti hudebního signálu. Uveden je přehled různých soustav ladění a popsána problematika určení výšky tónu z detekované frekvence. V další části se práce zabývá problematikou MIDI. Uvedena je stručná historie a základní popis MIDI protokolu. Větší část je věnována struktuře a způsobu zápisu do takzvaného standardního MIDI souboru (SMF) a způsobu převodu detekovaných frekvencí na čísla not dle MIDI protokolu. Posledním úkolem práce bylo vytvořit program v jazyce C. Jeho úkolem je analyzovat jednohlasou melodii ve formě zvukového signálu a přiřadit detekovaným tónů čísla not dle MIDI, které jsou následně zapsány do SMF. Pro tento program byla vybrána detekce základního tónu v časové oblasti, která vykazovala nejlepší výsledky v porovnání s ostatními. Pro urychlení výpočtu korelace byl použit algoritmus takzvané rychlé korelace. Program byl vytvořen ve formě MEX souboru, který je možno využít v programovacím prostředí MATLAB prostřednictvím jeho externího rozhraní pro jazyky C a Fortran. Byl také připojen také popis knihovny FFTW, použité pro výpočty Fourierovy transformace.
|
|
|
Počítačová analýza sportovních zápasů
Židlík, Pavel ; Balík, Miroslav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností rychlé analýzy fotbalového utkání z audio složky záznamu s možností využití některých metod také pro jiná než fotbalová utkání. Při úvodním zamyšlení bylo zaměřeno na detekci hvizdu píšťalky. Ten se ve spektru projevuje svým specifickým základním kmitočtem, který je mimo kmitočty běžné mluvy. Po odhadu harmonických kmitočtu, bylo zaměřeno na rozpoznání významu hvizdu. K této problematice bylo využito pana rozhodčího, který mne informoval o počtu druhů hvizdu a poskytl mi referenční vzorky pro klasifikaci hvizdu. Pro zjištění významu hvizdu bylo použito neuronové sítě s typem učení zpětné šíření. Dalším příznakem pro detekci významných okamžiků ze zápasu bylo zaměřeno na základní tón komentátora. V případě, že komentátor zápas prožívá naplno tak s každou významnou akcí, která se v zápase odehraje, se automaticky zvyšuje také jeho základní tón promluvy. Dalším příznakem, na který bylo zaměřeno, je detekce zvýšeného základního tónu komentátorova hlasu. Významným okamžikem v zápase jsou také národní hymny týmu, které proti sobě hrají. Dalším příznakem pro analýzu je tedy detekce hymny. Pro získání příznaku z audio signálu bylo využito výhod melovských kepstrálních koeficientů (MFCC) z nich bylo získáno 20 koeficientů. Tyto koeficienty byly použity jako vstup pro klasifikátor založený na neuronové sítí s typem učení zpětné šíření. Pro snadné použití těchto metod bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní s možností přehledného náhledu získaných výsledků a také s možností přehrání vybraného úseku.
|
host ::
RSS.