|
|
Modern Optimization Methods for Interpolation of Missing Sections in Audio Signals
Mokrý, Ondřej ; Kowalski, Matthieu (oponent) ; Koldovský, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Damage to audio signals is in practice common, yet undesirable. Information loss can occur due to improper recording (low sample rate or dynamic range), transmission error (sample dropout), media damage, or because of noise. The removal of such disturbances is possible using inverse problems. Specifically, this work focuses on the situation where sections of an audio signal of length in the order of tens of milliseconds are completely lost, and the goal is to interpolate the missing samples based on the unimpaired context and a suitable signal model. The first part of the dissertation is devoted to convex and non-convex optimization methods, which are designed to find a solution to the interpolation problem based on the assumption of sparsity of the time-frequency spectrum. The general background and some algorithms are taken from the literature and adapted to the interpolation problem, many modifications and experimental approaches are original. The second part of the thesis focuses on the use of non-negative matrix factorization, with which a probabilistic model of the signal spectrogram can be constructed and used for the interpolation of the signal. This model is then used as the basis for a successful reconstruction algorithm, to which two alternative methods are derived in the present thesis. Finally, an extensive experimental validation of the methods on a group of musical signals is conducted. Using objective indicators of the quality of the interpolated signal, it is shown, that in each class of methods, the proposed modifications lead to a noticeable improvement in quality or convergence over the baseline methods. In particular, within the studied range of impairments, algorithms using factorization compete with the current best methods for interpolating missing sections of the audio signal.
|
|
|
Webové aplikace pro podporu výuky zpracování audiosignálů
Malcher, Tomáš ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vytvořením appletů pomocí jazyka JavaScript. Tyto applety by měly být nápomocné při výuce zpracování signálů, tím, že studentům názorně předvedou a vysvětlí danou problematiku a jak jednotlivé parametry ovlivní výsledek určitého děje. V práci je rozebrána teorie potřebná k pochopení a implementaci jednotlivých jevů. Dále jsou v práci popsány důležité části kódu jednotlivých webových aplikací a také knihovny, které byly využiti pro implementaci.
|
|
|
Restaurace poškozených audiosignálů pomocí řídkých reprezentací
Mokrý, Ondřej ; Veselý, Vítězslav (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na problém doplnění úseku chybějících dat audiosignálu. Audiosignál je pomocí diskrétní Gaborovy transformace převeden na řídký vektor. Problém doplnění dat při zachování řídkosti reprezentace je formulován jako optimalizační úloha, která je následně řešena algoritmem Douglas-Rachford. Oproti stávajícím přístupům je navíc algoritmus doplněn o návrh metody pro kompenzaci poklesu energie v úseku doplněných vzorků výsledného signálu.
|
|
|
Moderní metody rekonstrukce saturovaných audio signálů
Mikulášková, Aneta ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá simulacemi a následnou rekonstrukcí měkké saturace, u které dochází při zpracování audio signálů. Metoda obnovy využívá jako výchozí Douglas-Rachfordův algoritmus (již ověřený pro tvrdý ořez signálu). Algoritmus je rozšířen o inverzní funkce a de-kvantizaci. Simulace jsou aplikovány na reálných zvukových datech a návrh je testován ve výpočetním prostředí MATLAB. Obnovený signál je vyhodnocen za pomocí objektivních a subjektivních metod.
|
|
|
Interaktivní webové aplikace pro podporu výuky 3D počítačové grafiky
Morávek, Jan ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá počítačovou 3D grafikou a implementací výukových aplikací v jazyce JavaScript. Mezi probírané oblasti práce patří transformace objektů, Beziérovy pláty a role kamery ve scéně. V práci je popsán teoretický základ těchto oblastí a následně se práce věnuje vytvořeným výukovým aplikacím. Práce obsahuje detailní popis fungování a implementace vytvořených aplikací. V závěru práce jsou zmíněna možná rozšíření těchto aplikací.
|
|
|
Detekce impulsního rušení ve zvukovém signálu
Hůla, Josef ; Ištvánek, Matěj (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
Práce pojednává o známých metodách detekce impulsního rušení v hudebních nahrávkách. Obsahuje studii o difereciální, filtrační, autoregresivní a ARMA metodě detekce. Jednotlivé metody jsou prostudovány po teoretické stránce, následně je diskutováno o~charakteru detekovaného rušení. Metody jsou implementovány v praxi a jsou mezi sebou srovnány. Za účelem porovnání jsou aplikovány na uměle vytvořené impulsy se známou pozicí a poté i na nahrávky obsahující reálné poškození.
|
|
|
Moderní metody restaurace poškozených audiosignálů
Mokrý, Ondřej ; Koldovský,, Zbyněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problémem doplňování souvislého úseku chybějících vzorků v digitálním audiosignálu. Tento problém je formulován jako optimalizační úloha, při níž v množině přípustných rekonstruovaných signálů hledáme takový, jehož reprezentace při vhodně zvolené transformaci je co nejvíce řídká. Popsány jsou různé konkrétní formulace, a to analyzující i syntetizující model jak pro konvexní, tak i pro nekonvexní úlohu. Pro uvedené formulace jsou navrženy algoritmy k jejich řešení a v konvexním případě je navíc metoda doplněna o různé postupy pro kompenzaci poklesu energie v doplněném úseku signálu. Všechny navržené algoritmy jsou otestovány na reálných nahrávkách a je ukázána jejich konkurenceschopnost ve srovnání se současným stavem problematiky (state-of-the-art).
|
|
|
Restoration of missing audio signal samples using a psychoacoustic model
Švento, Michal ; Záviška, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the reconstruction of short-time damaged audio signal. The signal is represented by sparse signal representation using discrete Gabor transform. Convex optimalization tools are used for the reconstruction. The optimalization problem is solved using the Douglas—Rachford and Chambolle—Pock algorithm. Psychoacoustic model is involved in algorithm to obtain better results in objective metrics. The comparison is realised by an objective method SDR, PEMO-Q and also subjectively.
|
|
|
Restoration of damaged audio signals using autoregressive models
Soboňa, Matúš ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the problem of restoring audio signals damaged by sample loss, using autoregressive models. The restoration itself is solved by W. Etter and A. Janssen's algorithms. These algorithms are implemented in MATLAB and tested on artificial signals aswell as on real recordings. Algorithms are then compared based on quality of restoration dependent on different parameters of signals.
|
|
|
Redukce šumu ve zvukovém signálu pomocí hlubokého učení
Pacal, Tomáš ; Záviška, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá odstraňováním šumu v audio signálu za použití hlubokého učení. Jsou zde popsány základní typy neuronových sítí a jejich využití v této oblasti. Možnosti implementace neuronových sítí jsou otestovány v prostředí Matlab a Python. Následně je navržen model neuronové konvoluční sítě, podle kterého jsou realizovány čtyři různé architektury konvolučních sítí, které byly poté trénovány a testovány na různých typech šumů. Na základě těchto testů byla vybrána jedna architektura, která byla společně s~metodou redukce šumu využívající vlnkové transformace podrobena srovnávacímu testu na nahrávce řeči a poté na hudební nahrávce. Výsledky jsou vyhodnoceny jak pomocí objektivních metrik kvality zvuku tak pomocí neformálního poslechového testu. Neuronová síť dosáhla lepších výsledků dle všech použitých metrik a v poslechovém testu.
|
host ::
RSS.