Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorMautner, Pavel
dc.contributor.authorJaneček, Zdeněk
dc.contributor.refereeNový, Pavel
dc.date.accepted2014-06-12
dc.date.accessioned2015-03-25T09:35:56Z
dc.date.available2013-10-14cs
dc.date.available2015-03-25T09:35:56Z
dc.date.issued2014
dc.date.submitted2014-05-09
dc.identifier59272
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/13515
dc.description.abstractTato práce představuje metody v časovém pásmu pro hledání znějícího tónu. V první části popisuje obecnou teorii vzniku a zaznamenávání tónů z fyzikálního i počítačového pohledu. Mezi popisované metody patří Autokorelace, SDF, jejich kombinace SNAC a AMDF. Další část se věnuje reálné implementaci pro zařízení s operačním systémem Android a ukazuje výsledky popisovaných metod i s jejich chybami a výhodami. Výsledná aplikace Muassist je určena všem hudebníkům jako užitečný pomocník. Poslední část se věnuje programovému návrhu ladičky.cs
dc.format36 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdfcs
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectladičkacs
dc.subjecttóncs
dc.subjecthudební nástrojcs
dc.subjectautokorelacecs
dc.subjectAMDFcs
dc.subjectFourierova transformacecs
dc.subjectzpracování signálucs
dc.subjectAndroidcs
dc.titleDetekce a klasifikace základní frekvence zvukového záznamu za účelem nalezení hraného tónucs
dc.title.alternativeDetection and classification of the fundamental frequency from the audio recording to find the played toneen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.description.departmentKatedra informatiky a výpočetní technikycs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.description.abstract-translatedThis thesis presents time-domain methods for pitch period detection. In the first part, the basic sound theory is described, including tone frequencies, from the point of view of physical and human perception. The second part is dedicated to the methods, such as the autocorrelation, SDF, their combination called SNAC, and AMDF. The last part mentions actual implementation for Android devices and shows the results of the described methods and my own application architecture. The final application is called Muassist.en
dc.subject.translatedtuneren
dc.subject.translatedpitch detectionen
dc.subject.translatedmusical instrumenten
dc.subject.translatedautocorrelationen
dc.subject.translatedAMDFen
dc.subject.translatedFourier transformen
dc.subject.translatedsignal processingen
dc.subject.translatedAndroiden
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
main.pdfPlný text práce924,53 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A11B0387P-hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce336,3 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A11B0387P-posudek.pdfPosudek oponenta práce684,97 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A11B0387P-obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce202,32 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/13515

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.