Analytický nástroj pro generování bicích triggerů z downmix záznamu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací nástroje pro generování časových triggerů bicí soupravy z downmix záznamu. V práci je popsáno předzpracování vstupního zvukového signálu a metody pro klasifikaci úderů. Rozeznávání úderů je založeno na podobnosti signálů ve frekvenční oblasti. Pro snížení počtu dimenzí a nalezení charakteristických vlastností vstupních dat byla využita analýza hlavních komponent (PCA). Pro klasifikaci dat do jednotlivých tříd představující části bicí soupravy byla využita metoda podpůrných vektorů (SVM). Program byl realizován v prostředí Matlab. Klasifikační model byl vytrénován na sadě 728 vzorků úderů pro sedm kategorií (velký buben, malý buben, hi-hat, crash, ride, velký buben + hi-hat, malý buben + hi-hat). Systém vykazuje úspěšnost rozeznání úderu 75 %.
This thesis deals with the design and implementation of a tool for generating drums triggers from a downmix record. The work describes the preprocessing of the input audio signal and methods for the classification of strokes. The drum classification is based on the similarity of the signals in the frequency domain. Principal component analysis (PCA) was used to reduce the number of dimensions and to find the characteristic properties of the input data. The method support vector machine (SVM) was used to classify the data into individual classes representing parts of the drum kit. The software was programmed in Matlab. The classification model was trained on a set of 728 drum samples for seven categories (kick, snare, hi-hat, crash, ride, kick + hi-hat, snare + hi-hat). The success of the system in the classification is 75 %.
This thesis deals with the design and implementation of a tool for generating drums triggers from a downmix record. The work describes the preprocessing of the input audio signal and methods for the classification of strokes. The drum classification is based on the similarity of the signals in the frequency domain. Principal component analysis (PCA) was used to reduce the number of dimensions and to find the characteristic properties of the input data. The method support vector machine (SVM) was used to classify the data into individual classes representing parts of the drum kit. The software was programmed in Matlab. The classification model was trained on a set of 728 drum samples for seven categories (kick, snare, hi-hat, crash, ride, kick + hi-hat, snare + hi-hat). The success of the system in the classification is 75 %.
Description
Citation
KONZAL, J. Analytický nástroj pro generování bicích triggerů z downmix záznamu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Audio inženýrství
Comittee
doc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (předseda)
Doc.Ing.MgA. Ondřej Urban, Ph.D. (místopředseda)
PhDr. Martin Flašar, Ph.D. (člen)
MgA. Mgr. Ondřej Jirásek, Ph.D. (člen)
Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Sysel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-06-18
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Jak bohatá byla trénovací databáze?
O jaké se jednalo vzorky?
Popište, jak jste přistupoval k signálům od crash činelů.
Jak byla realizována banka filtrů?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení