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