Rozpoznávání hudebních žánrů

Říšská, Hana

Rozpoznávání hudebních žánrů

dc.contributor.advisor	Ekštein Kamil, Ing. Ph.D.	cs
dc.contributor.author	Říšská, Hana	cs
dc.contributor.referee	Pártl František, Ing.	cs
dc.date.accepted	2025-06-10
dc.date.accessioned	2026-02-21T00:15:25Z
dc.date.available	2024-09-30
dc.date.available	2026-02-21T00:15:25Z
dc.date.issued	2025-05-05
dc.date.submitted	2025-05-05
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se zabývá klasifikací hudebních žánrů s využitím hlubokých neuronových sítí. Jsou analyzovány a porovnány různé architektury konvolučních a rekurentních neuronových sítí, jejichž cílem je automatická klasifikace hudebních nahrávek do předem definovaných žánrových kategorií. V teoretické části jsou popsány základy digitálního zpracování zvuku a principy fungování vybraných architektur neuronových sítí. Praktická část se zaměřuje na implementaci klasifikačního systému a experimentální vyhodnocení účinnosti jednotlivých architektur na testovací sadě hudebních nahrávek. Získané výsledky ukazují relativní výhody a omezení zvolených přístupů při řešení úlohy klasifikace hudebních žánrů.	cs
dc.description.abstract-translated	This bachelor thesis addresses the task of music genre classification using deep neural networks. Various architectures of convolutional and recurrent neural networks are analysed and compared with the aim of automatically classifying music recordings into predefined genre categories. The theoretical part outlines the fundamental principles of digital audio processing and the operational principles of selected neural network architectures. The practical part focuses on the implementation of the classification system and the experimental evaluation of the effectiveness of individual architectures on a test set of music recordings. The obtained results highlight the relative advantages and limitations of the examined approaches in the context of music genre classification.	en
dc.description.department	Katedra informatiky a výpočetní techniky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	76 s.
dc.identifier	100567
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/66464
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	klasifikace hudebních žánrů	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	rekurentní neuronové sítě	cs
dc.subject	zpracování zvuku	cs
dc.subject.translated	Music Genre Classification	en
dc.subject.translated	Deep Learning	en
dc.subject.translated	Convolutional Neural Networks	en
dc.subject.translated	Recurrent Neural Networks	en
dc.subject.translated	Audio Processing	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.	cs
dc.thesis.degree-program	Informatika a výpočetní technika	cs
dc.title	Rozpoznávání hudebních žánrů	cs
dc.title.alternative	Recognizing Musical Genres	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.files.count	6	*
local.files.size	36040998	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100567