|
|
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.
|
|
|
Zvyšování bitové hloubky zvukových signálů
Mrázek, Tomáš ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce má za úkol se seznámit se základními i pokročilými metodami dekvantizace. Probírá také základy declippingu s bližším pohledem na metodu využívající sociální řídkost. Tuto metodu lze upravit a realizovat algoritmus audio dekvantizace za pomoci sociální řídkosti. Výsledný program si originální soubor nakvantizuje na požadovanou bitovou hloubku a následně ho rekonstruuje do co nejbližší podobnosti s originálem.
|
|
|
Efektivní implementace metod pro rekonstrukci poškozených audiosignálů
Csiba, Hajnalka ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaobírá s restaurací audiosignálů, které na známých místech obsahují neznáme vzorky, s použitím dvou algoritmů. První z nich je Jannsenův algoritmus a druhá je metoda založená na faktorizaci nezáporných matic. Janssenův algoritmus je založen na principu autoregresního modelu. Restaurace vzorků se provádí tak, aby obnovený signál co nejlépe odpovídal předpokládanému modelu. Algoritmus založený na faktorizaci nezáporných matic se používá k rozkladu frekvenčního spektrogramu signálu jako součinu nezáporných matic.
|
|
|
Audio signal restoration using the Plug-and-Play method
Švento, Michal ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Mokrý, Ondřej (vedoucí práce)
The topic of this thesis is the reconstruction of a digital audio signal that is corrupted in two ways, sample dropout and added noise. The classical approach to solving these problems are convex optimization algorithms, which are based on the sparsity of the audio signal. In this thesis, we try a new Plug-and-Play method that embeds a deep network, the denoiser, into conventional algorithms and attempt to solve these two distinct problems using a single algorithm. At the end of the paper, the algorithms are implemented and tested with the most common metrics and these results are evaluated. Modern methods have shown us that they can be more variable in the choice of parameters and offer more balanced solutions.
|
|
|
Útoky na biometrické hashovací metody použitím optimalizačních technik
Mlčáková, Kristýna ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá biometrickým hashováním, což je dvoufaktorová autentizační metoda, která kombinuje tajný klíč s biometrickými daty za účelem pořízení bezpečné binární šablony (biohashe), která se poté používá při autentizaci. V práci je nejprve rozebrána tato problematika z teoretické stránky. Následně se věnujeme implementaci tohoto konceptu. V práci jsou také uvedeny útoky na biometrické hashovací systémy, které jsou následně prakticky realizovány. Při provádění útoku vycházíme z předpokladu, že útočník zná tajný klíč uživatele a biohashe uložené v databázi. Při útoku aplikujeme dvě metody, které dokážou rekonstruovat biometrická data oprávněného uživatele a biohashe. Metody jsou založeny na 1-bitové rekonstrukci signálu využívající koncept komprimovaného snímání. Cílem práce je vyhodnotit úspěšnost útoků na biometrické hashovací systémy a učinit závěr o bezpečnosti těchto systémů.
|
|
|
Interaktivní webové aplikace pro podporu výuky 3D počítačové grafiky
Priščák, Jaroslav ; Mokrý, Ondřej (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Používanie interaktívnych webových aplikácií má potenciál výrazne zlepšiť výučbu 3D počítačovej grafiky. Využitím pohodlia a dostupnosti webu môžu tieto aplikácie poskytnúť študentom pútavejšiu a interaktívnejšiu výučbu. Táto práca sa zaoberá vývojom takýchto aplikácií s cieľom pomôcť pochopiť základy nutné pre výpočty, ako sú normálové vektory a~dotykové roviny. Ďalej práca popisuje Phongov osvetľovací model, parametre prostredia a~materiálu, ktoré vplývajú na výsledný svetelný odraz. Následne popisuje jednotlivé modely tieňovania ako konštantné, Gouraudovo a Phongovo, kde popisuje jednotlivé výhody a nevýhody, rozdiely náročnosti výpočtov pri určovaní farby fragmentu a jednotlivých pixelov. Zároveň vysvetľuje kód, na ktorom sú tieto aplety vytvorené.
|
|
|
Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Mokrý, O. ; Vitouš, Jiří
We apply the methodology of deep unfolding on the problem of reconstruction of DCE-MRI data. The problem is formulated as a convex optimization problem, solvable via the primal-dual splitting algorithm. The unfolding allows for optimal hyperparameter selection for the model. We examine two approaches - with the parameters shared across the layers/iterations, and an adaptive version where the parameters can differ. The results demonstrate that the more complex model can better adapt to the data.
|
|
|
Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Mokrý, Ondřej ; Vitouš, Jiří
We apply the methodology of deep unfolding on the problem of reconstruction of DCE-MRI data. The problem is formulated as a convex optimization problem, solvable via the primal–dual splitting algorithm. The unfolding allows for optimal hyperparameter selection for the model. We examine two approaches – with the parameters shared across the layers/iterations, and an adaptive version where the parameters can differ. The results demonstrate that the more complex model can better adapt to the data.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.