Porovnání nástrojů umělé inteligence pro generování hudby - Grinevich, Diana (2025)
Cílem této bakalářské práce je porovnat vybrané nástroje umělé inteligence pro generování hudby z hlediska jejich využití v DJské praxi na základě předem definovaných hodnoticích kritérií. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. Teoretická část se věnuje vývoji a principům fungování generativních modelů (např. MusicGen, Riffusion, Suno) a vymezuje základní požadavky DJ prostředí, jako jsou práce s dynamikou, struktura skladeb a žánrová kompatibilita. V praktické části je využito dotazníkové šetření mezi DJi, které slouží k identifikaci hodnoticích kritérií. Na jejich základě je provedeno vícekriteriální porovnání jednotlivých nástrojů podle parametrů, jako jsou kvalita výstupu, možnosti nastavení a využitelnost v DJ setech. Výstupem práce je srovnání těchto nástrojů a doporučení pro jejich praktické využití v hudební produkci. Výsledky také poskytují vhled do toho, jak může být generativní AI integrována do kreativních procesů v hudebním průmyslu a stát se jeho reálným přínosem.