05097ntm a22005417i 4500 000714512 CZ-PrVSE 20250202134735.0 m d cr n|||||||||| 250202s2024 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Štěpančík, Martin ISIS:156356 dis The use of artificial intelligence in the production of original electronic dance music eng ​Využití umělé inteligence v produkci autorské elektronické taneční hudby / Martin Štěpančík 2024 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Zdeněk Vondra Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2025 Bakalářská práce se zaměřuje na identifikování kreativních bariér spojovaných s prací s hlasem při tvorbě elektronické taneční hudby a na jejich eliminaci pomocí umělé inteligence v roce 2024. K práci bylo provedeno dotazníkové šetření, analýza standardních postupů práce s hlasem na profesionálních EDM skladbách, případová studie praktické ukázky tvorby EDM skladeb a rozhovor s výkonným ředitelem a zakladatelem jedné z nejpoužívanějších hlasových online AI platforem. V teoretická části této práce se nachází základy produkce elektronické taneční hudby, teoretické znalosti o umělé inteligenci a její předpoklady pro hudební tvorbu. Praktická část této práce obsahuje dotazníkové šetření mezi producenty elektronické taneční hudby, Následuje analýza nejčastějších praktik pro práci s hlasem v produkci elektronické taneční hudby, případová studie tvorby EDM tracků, srovnání postupů a vyhodnocení, zdali se naplnil cíl práce. Nejčastějšími bariérami, se kterými se producent při práci s hlasem pro tvorbu EDM setká, je obecně nějaké vokály získat. Jednotlivé cesty mají své vlastní bariéry – autorská práva a technická náročnost při samplování, nedostatek originality při používání platforem jako je Splice a nutná úprava těchto vokálů, časová náročnost při práci se zpěvákem/vlastním hlasem a finanční náročnost při práci se zpěvákem/vlastním hlasem. Z dotazníkového šetření jsme se dozvěděli, že producenti nejčastěji získávají vokály ze sample platformy Splice a že ve více než polovině případů AI pro hudební produkci nepoužívají. Z analýzy vychází, že nejčastějšími zdroji vokálů pro tvorbu EDM v roce 2024 jsou: využití online sample balíčků a platforem, využití text-to-speech syntézy, nahrávání krátkých frází pro klubovou hudbu, samplování a práce se zpěvákem. Z případové studie vychází, že umělá inteligence dokáže eliminovat bariéry spojované s prací s hlasem při tvorbě elektronické taneční hudby, a to konkrétně při akvizici vokálů a snížení časové a finanční náročnosti – díky AI lze jednodušeji a rychleji samplovat, díky funkcím na převedení hlasu lze např. urychlit zdlouhavý proces nahrávání jednotlivců pro tvorbu nahrávky sboru nebo i jen změnit hlas na takový hlas, který zapadá do daného EDM tracku lépe. Díky GenAI platformám jako je Suno lze celé skladby přímo generovat, ze kterých lze pomocí AI stem separace vokály extrahovat a využít je pro daný EDM track. Využití umělé inteligence je kontroverzní téma kvůli problémům spojovaným s autorskými právy, původu datasetů potřebných pro funkci GenAI platformy Suno nebo využití hlasu jiné osoby bez jejího souhlasu. Způsob přístupu: Internet multimédia v ekonomické praxi [obor bakal. práce] bakalářské práce fd132403 czenas bachelor's theses eczenas vokály Umělá inteligence elektronická taneční hudba hudební produkce Vondra, Zdeněk ISIS:41192 ths Ruschka, Jakub ISIS:135755 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/88350/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/88350 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/88350/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/88350/posudek/oponent/82443 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/88350/priloha/30246 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/88350/priloha/30255 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/88350/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse88350 250131 88350