• čeština
    • English
  • English 
    • čeština
    • English
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
  • 2020
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
  • 2020
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Analytický nástroj pro generování bicích triggerů z downmix záznamu

Analysing Tool for Generating of Drum Triggers from Downmix Record

Thumbnail
View/Open
appendix-1.zip (252.6Kb)
final-thesis.pdf (2.475Mb)
review_127317.html (3.706Kb)
Author
Konzal, Jan
Advisor
Přikryl, Lubor
Referee
Mucha, Ján
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
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 %.
 
Keywords
bicí souprava, analýza hlavních komponent, metoda podpůrných vektorů, klasifikace, drum kit, principal component analysis, support vector machine, classification
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Audio inženýrství
Composition of Committee
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 defence
2020-06-18
Process of 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 the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/189429
Source
KONZAL, J. Analytický nástroj pro generování bicích triggerů z downmix záznamu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Collections
  • 2020 [334]
Citace PRO

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV