Show simple item record

Learning the Musical Instrument Amplifier Model with Neural Networks



dc.contributor.advisorVacek Patrik
dc.contributor.authorJakub Lukeš
dc.date.accessioned2021-08-26T22:51:43Z
dc.date.available2021-08-26T22:51:43Z
dc.date.issued2021-08-26
dc.identifierKOS-857605377905
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/96736
dc.description.abstractKytarové zesilovače hrají klíčovou roli v rockové hudbě kvůli tzv. overdrive a jiným efektům, které jsou unikátní pro každý model. Představují zásadní investici do vybavení hudebníků, především pokud se jedná o elektronkové modely. Tato práce zkoumá možnost učení a emulace libovolného kytarového zesilovače pomocí umělých neuronových sítí. Byly implementovány jedna rekurentní jedna konvoluční neuronová síť, které poté byly trénovány na skutečných kytarových nahrávkách. Jejich přesnost pak byla vyhodnocena objektivně i pomocí poslechových testů. Výsledky ukazují, že představené neuronové sítě dokáží věrně napodobit overdrive efekt jen s drobnými nedokonalostmi. Tato práce se nevěnovala použití v reálném čase, výsledky ale mohou najít uplatnění v postprodukci.cze
dc.description.abstractGuitar amplifiers play a key role in rock music because of the overdrive and other effects unique to each model. They are a costly piece of musical equipment, especially when considering the vacuum valve models. This work explores the options to learn and emulate any guitar amplifier using artificial neural networks. One recurrent and one convolutional neural network architectures were implemented and trained on real guitar recordings. Their accuracy was then evaluated objectively and with listening tests. It was shown that the presented neural networks can create accurate emulations of the overdrive effects with only small imperfections. This work did not aim to create a real-time application, but it could be useful for post-processing.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectrekurentní neuronová síťcze
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcze
dc.subjectWaveNetcze
dc.subjectLSTMcze
dc.subjectkytarový zesilovačcze
dc.subjectrecurrent neural networkeng
dc.subjectconvolutional neural networkeng
dc.subjectWaveNeteng
dc.subjectLSTMeng
dc.subjectguitar amplifiereng
dc.titleUčení modelu zesilovače hudebního nástroje pomocí neuronových sítícze
dc.titleLearning the Musical Instrument Amplifier Model with Neural Networkseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeHurych David
theses.degree.disciplineInformatika a počítačové vědycze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeOtevřená informatikacze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record