Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabyvá návrhem a realizací systému rozpoznávajícího hudební coververze. Úvodní část je věnována vypočtu parametrů z audio signálu pomocí technik Music Information Retrieval. Následně jsou definovány různé podoby coververzí a hudební aspekty, které coververze sdílí. V práci je rovněž podrobně popsána tvorba a rozdělení databáze coververzí. Dále jsou zde uvedeny metody a techniky pro porovnání a zpracování vypočítanych parametrů. Pozornost je pak věnována metodě OTI, vypočet CSM a metodám, které se zabyvají selekcí parametrů. Další část se věnuje návrhu systémů na rozpoznávání coververzí. V práci jsou pak srovnány již navržené systémy na rozpoznávání coververzí. Následně jsou popsány techniky strojového učení a evaluační metody pro vyhodnocení klasifikace. Větší část je věnována umělym neuronovym sítím. Poslední kapitola se zabyvá implementací dvou systémů v prostředí MATLAB a Python. Tyto systémy jsou následně otestovány na vytvořené databázi coververzí. V závěru je diskutována úspěšnost těchto systémů a případné možnosti pro zlepšení.
This master’s thesis deals with designs and implementation of systems for music cover recognition. The introduction part is devoted to the calculation parameters from audio signal using Music Information Retrieval techniques. Subsequently, various forms of cover versions and musical aspects that cover versions share are defined. The thesis also deals in detail with the creation and distribution of a database of cover versions. Furthermore, the work presents methods and techniques for comparing and processing the calculated parameters. Attention is then paid to the OTI method, CSM calculation and methods dealing with parameter selection. The next part of the thesis is devoted to the design of systems for recognizing cover versions. Then there are compared systems already designed for recognizing cover versions. Furthermore, the thesis describes machine learning techniques and evaluation methods for evaluating the classification with a special emphasis on artificial neural networks. The last part of the thesis deals with the implementation of two systems in MATLAB and Python. These systems are then tested on the created database of cover versions.
This master’s thesis deals with designs and implementation of systems for music cover recognition. The introduction part is devoted to the calculation parameters from audio signal using Music Information Retrieval techniques. Subsequently, various forms of cover versions and musical aspects that cover versions share are defined. The thesis also deals in detail with the creation and distribution of a database of cover versions. Furthermore, the work presents methods and techniques for comparing and processing the calculated parameters. Attention is then paid to the OTI method, CSM calculation and methods dealing with parameter selection. The next part of the thesis is devoted to the design of systems for recognizing cover versions. Then there are compared systems already designed for recognizing cover versions. Furthermore, the thesis describes machine learning techniques and evaluation methods for evaluating the classification with a special emphasis on artificial neural networks. The last part of the thesis deals with the implementation of two systems in MATLAB and Python. These systems are then tested on the created database of cover versions.
Description
Citation
MARTINEK, V. Rozpoznávání hudebních coververzí pomocí technik Music Information Retrieval [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Zvuková produkce a nahrávání
Comittee
doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. MgA. Mgr. Dan Dlouhý, Ph.D. (místopředseda)
MgA. Mgr. Ondřej Jirásek, Ph.D. (člen)
Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen)
Mgr. Tomáš Staudek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-10
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Otázky oponenta: Dokázal byste vysvětlit pojem „silný“ parametr, který uvádíte v kapitole Tempo - 2.4.4 a ve třech větách popsat algoritmus jeho výpočtu?
Otázky komise: Je rozsah přílohy práce v podobě velkého množství dále nekomentovaných obrázků adekvátní? Je tempo, které je vypočítáno pomocí MIRToolboxu, vhodným parametrem i přes nedokonalou detekci dob?
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení